El Control de Malezas en la Agricultura: Un Proceso Delicado Que Puede Transformarse con IA
Las malas hierbas siguen siendo uno de los problemas más persistentes en la agricultura. Pero el mayor problema que enfrentan los agricultores modernos no es deshacerse de las malas hierbas; las herramientas mecánicas y los herbicidas pueden hacer eso. En cambio, la dificultad radica en identificar y eliminar las malas hierbas sin dañar los cultivos.
Paul Mikesell es el fundador de Carbon Robotics, una empresa que fabrica robots impulsados por IA para el sector agrícola, y el ex director de ingeniería de infraestructura en Uber. Ha pasado los últimos seis años desarrollando sistemas de IA que intentan resolver el gran problema de las malas hierbas. La solución de su empresa es el LaserWeeder G2, una máquina que detecta automáticamente las malas hierbas y las elimina con una matriz de láser.
Mikesell le dijo a Business Insider que una red neuronal puede ser importante "no solo para encontrar dónde están las malas hierbas, sino para encontrar el lugar perfecto para matar la mala hierba". Una red neuronal es un modelo computacional inspirado en cómo los cerebros biológicos aprenden a procesar información y es clave para el funcionamiento de los modernos sistemas de IA.
En toda la industria agrícola, las herramientas de IA comienzan a marcar la diferencia para los agricultores. Es una buena noticia para una industria que lucha contra enemigos como la crisis climática y los cambios comerciales. Desde complejos robots hasta chatbots, los agricultores están probando una variedad de herramientas para perfeccionar sus procesos y alcanzar objetivos que antes parecían inalcanzables.
El aprendizaje automático llega al campo
La experiencia de Mikesell construyendo infraestructuras para vehículos autónomos en Uber ayudó a moldear el enfoque de Carbon Robotics hacia la IA agrícola, aplicando esa misma tecnología a las herramientas de agricultura que está desarrollando ahora.
Los sistemas de visión por computadora utilizados en vehículos autónomos, incluidos automóviles, tractores y otro equipo agrícola, a menudo dependen de redes neuronales conocidas como redes neuronales convolucionales.
Las CNN son una forma de red neuronal que puede ser entrenada para detectar patrones en imágenes. Carbon Robotics carga imágenes de malas hierbas en su propia base de datos, donde etiquetadores humanos identifican manualmente las malas hierbas y cultivos. Estos pares de imágenes y etiquetas se utilizan luego para entrenar una CNN que puede detectar malas hierbas utilizando las cámaras y el hardware informático a bordo del LaserWeeder, lo que significa que no se requiere conexión a internet.
John Deere, la mayor empresa de equipos agrícolas del mundo, también utiliza CNN para múltiples aplicaciones, incluidos sus tractores autónomos y los sistemas de detección de malas hierbas See & Spray. En la CES 2025, la compañía mostró su nuevo kit de autonomía de segunda generación, que puede automatizar parcialmente o totalmente tareas comunes, incluida la labranza y la eliminación de malas hierbas.
Sarah Schinckel, la directora de tecnologías emergentes de la compañía, dijo que la IA ya ha mejorado su equipo agrícola. En 2024, dijo, el sistema See & Spray de John Deere se utilizó para rociar más de 1 millón de acres de tierras de cultivo. Dado que la máquina solo rocía las plantas identificadas como malas hierbas, el sistema pudo desherbar esta superficie utilizando 8 millones de galones menos de herbicida de lo que normalmente se necesitaría.
"Si piensas en ese ahorro, así como en las mejoras generales de productividad y sostenibilidad para ellos, eso es solo una victoria para todos", dijo Schinckel.
La tecnología también brinda a los agricultores más flexibilidad en la contratación. Por ejemplo, el equipo de cosecha semiautónomo proporciona al operador humano una asistencia de IA que puede ajustar el equipo más rápido de lo que puede reaccionar un operador típico. "Puedes poner a alguien que tal vez no sea un operador experto de combinadas en una cabina y ayudarlo a seguir logrando un alto rendimiento", dijo Schinckel.
Los agricultores utilizan ChatGPT
Mientras las grandes empresas agrícolas construyen herramientas con complejas CNN y otros tipos de aprendizaje automático, algunos agricultores están utilizando herramientas de IA más accesibles. Phillip Guthrie, un socio de la firma de consultoría agrícola Nine Creeks Consulting, a menudo presenta sobre nueva tecnología en agricultura, incluida la IA generativa. Ya está viendo a los agricultores adoptar ChatGPT para planificación y asesoramiento.
Guthrie recordó una conversación con un agricultor que estaba teniendo problemas con una plataforma de análisis de datos que utilizaba para monitorear y rastrear el clima en su granja. El análisis nunca había funcionado correctamente para su operación, "así que simplemente tomó los datos climáticos en bruto, los arrojó en ChatGPT y comenzó a realizar análisis". La IA pudo manejar las tareas de análisis que herramientas anteriores no habían abordado.
Guthrie espera que más agricultores comiencen a usar herramientas de IA generativa de formas igualmente específicas y creativas, tal vez eludiendo a las empresas que fabrican herramientas de software agro-tecnológico especializadas.
Dos visiones para la IA generativa en la agricultura
Las técnicas de IA como las CNN, que están disponibles hoy en el equipo agrícola autónomo, representan un gran avance tecnológico. Sistemas como el LaserWeeder G2 y See & Spray de John Deere eran impensables hace una década.
Sin embargo, no está claro cómo se integrarán estos ejemplos específicos de IA agrícola con las nuevas herramientas de IA generativa.
Mikesell especuló que una solución podría radicar en la integración. Carbon Robotics, al igual que John Deere, no utiliza IA generativa para su equipo y no tienen planes anunciados para hacerlo. Aún así, dijo que la IA generativa podría convertirse en una "interfaz de planificación y humana" utilizada para operar equipos como los desmalezadores láser automatizados de la compañía.
"Puedo decirle al sistema de IA generativa que quiero limpiar estas 2,000 acres", dijo Mikesell. "Luego, podría venir con una solución y decir, ¿por qué no despliegas estos desmalezadores láser en este patrón?"
Guthrie, por su parte, cree que la IA generativa podría impulsar una "democratización" de la industria de la que las empresas más grandes podrían perderse. Si bien la industria siempre necesitará equipos pesados, dijo, los agricultores a menudo expresan frustraciones con el software extremadamente específico y caro disponible para la industria. "Lo último que necesitan es otra herramienta que haga una sola cosa. Lo que quieren es una herramienta que lo haga todo", afirmó.
Guthrie mencionó que, con la IA generativa en constante mejora, "tendrás agricultores que podrían construir sus propias herramientas, realizar sus propios análisis, hacer sus propias automatizaciones y enfocarse en lo que quieren para sí mismos."
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