John Deere y la Inteligencia Artificial en la agricultura

John Deere, la empresa de fabricación de equipos para agricultura y de servicios, se está preparando para comercializar este año un rociador para cultivos que funciona con Inteligencia Artificial y utiliza cámaras y machine learning para eliminar las malezas con pesticidas, y los cultivos con fertilizantes.

La tecnología del rociador proviene de la última adquisición de Silicon Valley por parte de John Deere’s en 2017, la empresa de machine learning aplicado a la agricultura Blue River Technology por 305 millones de dólares. Estos esfuerzos realizados por el fabricante que controla el 60% del equipamiento agrícola del mercado resaltan la creciente importancia de la Inteligencia Artificial y cognitiva, la analítica, la robótica, la realidad virtual y la agricultura de nueva generación, smart farming y agricultura de precisión. Estas tecnologías están soportando mejores costes, son más respetuosas con el medio ambiente y optimizan la producción y la gestión de las explotaciones agrícolas.

El machine learning y la visión artificial aplicadas en los mejores equipos agrícolas, está permitiendo tener nuevos conocimientos, mejor toma de decisiones y mejora de la eficiencia. Estos avances van a tener un poder transformador en la agricultura en términos de coste para los productores. La tecnología de la startup interpreta los datos visuales para realizar aplicaciones precisas y medidas de pesticidas químicos planta por planta (en lugar de campo de cultivo por campo de cultivo). De acuerdo con Blue River, la tecnología para la agricultura de precisión mejora los campos de cultivo, reduce el uso de pesticidas y minimiza la resistencia de las malas hierbas a los herbicidas, mientras que ahorra un 90-95% de spray comparado con los métodos tradicionales de rociar el campo por completo con estos productos. Esto además puede ayudar a los agricultores a satisfacer las preferencias de los consumidores al reducir el uso de pesticidas, lo cual es beneficioso para la salud y además mitiga el impacto sobre el medio ambiente. Además de los rociadores de cultivos, Blue River cuenta con drones que utilizan sensores para sobrevolar los campos y recoger datos que sirven para gestionar mejor los cultivos y la producción.

John Deere ha estado construyendo su portfolio de sistemas y servcios tecnológicos desde hace tiempo:

• En 1994, creó el Precision Farming Group para incorporar el GPS en tractores semi-autónomos, en colaboración con Standford. Este esfuerzo dio lugar a AutoTrac guidance system, el cual se puso en funcionamiento en 2002 y se utiliza para tareas como el arado y la siembra. El 60-70% de las superficies de cultivo norteamericanas y el 90% de las australianas está utilizando AutoTrac o sistemas similares hoy en día, aunque los sistemas más avanzados de John Deere todavía necesitan que vaya un humano en ellos para actuar en el caso de que haya algún problema.
• El Intelligent Solutions Group (ISG) de John Deere, ha estado trabajando en servicios de datos y de software. Existen más de 200.000 maquinas de John Deere que trasmiten de forma inalámbrica datos agronómicos a determinados servidores para que realicen un análisis que pueda servir para futuras aplicaciones. Algunos ejemplos de servicios creados a partir de datos son las aplicaciones móviles integradas en la nube, y servicios como MyJohnDeere.com (portal web que da acceso a los agricultores a una serie de datos acerca de sus equipos) o John Deere Operations Center (servicio de análisis que ayuda a los agricultores a la toma de decisiones sobre que plantar utilizando su datos.
• John Deere ha estado utilizando realidad virtual a lo largo de las dos ultimas décadas. Lleva sus operaciones relacionadas con esta tecnología en el VR LaB en Dubuque, Iowa, donde los consumidores pueden simular la operación de nuevos diseños de los campos de cultivo en un entorno controlado.
• John Deere ha estado creando su red de centros de innovación tecnológica a lo largo de todo el mundo. Algunos de los lugares en los que tiene centros de innovación son India, China, Alemania, Illinois y Brasil.
  
  Los esfuerzos que ha realizado en el pasado John Deere en lo referente a datos, analítica, cloud computing, geolocalización, IoT, vehículos autónomos y robótica están facilitando sus esfuerzos en Inteligencia Artificial y agricultura de precisión.
  
  El agtech ha tenido un crecimiento importante en los últimos tiempos. Además de la Inteligencia Artificial en los cultivos, se ha incrementado el interés en la inversión en la utilización de Inteligencia Artificial en ganadería y nutrición animal, y grandes empresas están invirtiendo en Inteligencia Artificial. Según un informe, la Inteligencia Artificial asociada a la agricultura, la cual era valorada en 519 millones de dólares en 2017, crecerá a un CAGR del 22,5% hasta alcanzar los 2,6 miles de millones de dólares en 2025. El año pasado fue un récord para la inversión de agtech, con 1,5 miles de millones de dólares invertidos, incluyendo 300 inversores distintos y más de 160 acuerdos, en base a la investigación realizada por Pitchbook y Finisterre. Las áreas de inversión clave incluyen gestión de cultivos, sensores, Inteligencia Artificial, agricultura de precisión y predictiva, generalmente. Algunos ejemplos de startups que están trabajando en la aplicación de Inteligencia Artificial en agriculturas son Harvest CROO Robotics (robots para la cosecha), Trace Genomics (análisis de la tierra para la prevención de que haya cultivos débiles), SkySquirrel Technologies (drone y visión computacional para análisis aéreo de cultivos), etc.
  

Guidance

• Cada vez se está viendo un crecimiento mayor de la aplicación de la Inteligencia Artificial en todos los ámbitos – apps móviles, asistentes de voz, vehículos, etc. Mientras que John Deere se ha considerado desde hace tiempo a sí misma como una compañía tecnológica, otras compañías agrícolas e industriales comenzarán a considerar la Inteligencia Artificial una capacidad base y la tendrán entre sus prioridades estratégicas. Los beneficios potenciales de esta tecnología son cautivadores y cuantificables, ya que por ejemplo John Deere ha ahorrado un 90% del gasto en herbicida gracias a esa tecnología. Sin embargo, esta tecnología no funciona por sí misma, sino que algunas capacidades como el machine learning y la visión artificial son mucho más efectivas con otras tecnologías como cámaras sensores, GPS/geolocalización, analytics, cloud, mobile, robótica, drones e imagen por satélite. Juntas, estas tecnologías tienen el potencial de convertir la agricultura de precisión en realidad. La demanda de alimentos prevé un crecimiento del 50% para 2050, la Inteligencia Artificial será necesaria para ayudar a la industria a cubrir las necesidades futuras de alimentación del planeta. La capacidad de realizar el cultivo con precisión planta por planta ayudará a reducir el consumo d e agua y lograr otros objetivos de sostenibilidad (la agricultura y utiliza el 79% del agua dulce disponible a nivel global).
• ​Para poder implantar estas tecnologías, existen ciertos desafíos en lo referente a la conectividad. Por ejemplo, John Deere opera en áreas rurales en las que los 3060 segundos de retraso en la comunicación entre maquinas tienen que ser asumidas. Sin embargo, con la tecnología 5G se podrá realizar importantes avances en este aspecto. La ciberseguridad es otro punto a tener en cuenta para el edge computing, ya que un sistema dependiente de un software puede ser atacado por hackers.
• La aplicación de la Inteligencia Artificial en estas áreas pone en evidencia la necesidad de que las empresas relacionadas con la agricultura no se queden atrás. Por ejemplo, la aplicación de la Inteligencia Artificial cambiará el entorno competitivo, y a su vez las elevadas inversiones ayudarán a incrementar la producción y a reducir costes para aquellos que puedan permitírselo. El acceso a talento cualificado en Inteligencia Artificial será un factor significativo en la habilidad de una empresa para competir. Además, la Inteligencia Artificial y las nuevas tecnologías impactaran en la mano de obra rediseñando el modo de trabajo y reemplazando trabajos con automatización. Por tanto, las empresas tendrán que contar con una estrategia dirigida a la fuerza laboral, integración de sistemas con nuevas tecnologías, desarrollo de analytics y soluciones cognitivas y, en definitiva, construcción de un nuevo ecosistema de producción.

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