Es un hecho que la humanidad enfrenta un problema real. Dado que el Homo sapiens crece cada año mientras que el planeta #Tierra se mantiene obstinado en tamaño, automáticamente nos damos cuenta de que la misma área de tierra debería ser capaz de #alimentar a las poblaciones de personas en constante #crecimiento. Si todos los hechos anteriores incluyen el calentamiento global, la escasez de agua y los eventos climáticos impredecibles y anormales, sí, finalmente, la raza humana tiene un grave problema de alimentación.

Eventualmente, tal vez ha llegado el momento de las máquinas. Los robots y algoritmos verdaderamente #inteligentes y verdaderamente impresionantes pueden ayudarnos a lanzar una nueva #revolución verde para que la humanidad continúe alimentándose en un planeta cada vez más ruidoso.

Piense en los #satélites que detectan automáticamente la sequía, los tractores que monitorean de cerca el cultivo y destruyen las plantas enfermas y una aplicación que le dice a un agricultor qué enfermedad ha afectado su cultivo. Habilidades digitales de cultivación más largas.

Usos

Uno de los usos más rentables de la #computadora es su "capacitación" por parte de los desarrolladores, reconociendo #problemas específicos, en lugar de decirle explícitamente qué hacer. Podrían, por ejemplo, alimentar a una computadora con fotos de hojas infectadas y sanas de #plantas que hayan sido marcadas como tales. De estos, la máquina en sí misma aprenderá qué son las hojas infectadas y cuáles son las hojas sanas y cómo están morfológicamente, por lo que determinará la salud de las #hojas #nuevas por sí misma.

Eso es exactamente lo que hicieron el biólogo David Hughes y el epidemiólogo Marcel Salathé con 14 cultivos afectados por 26 enfermedades. Y, por supuesto, los problemas de cultivo no son solo ataques #patogénicos e incursiones enemigas, como insectos o ácaros, sino también problemas nutricionales, anormalidades normales, etc.

En estos casos, el diagnóstico equivocado es muy común con muchas consecuencias desagradables para los productores, como perder dinero, perder tiempo y también sobrecargar el medio ambiente innecesariamente la mayor parte del tiempo.

En el futuro, la Inteligencia Artificial podría ayudar a los agricultores a identificar el problema de manera rápida y precisa.

Teniendo en cuenta todo lo anterior, los #agricultores por fin #podrán quejarse lo suficiente sobre el control constante de sus cultivos por posibles problemas.

Una #aplicación ahora podrá #identificar el #problema y adaptar la solución. Por supuesto, la Tecnología es una gran parte de la solución al problema, pero las decisiones finales sobre la gestión de problemas deben tomarse en colaboración con expertos y sobre el terreno, es decir, en el campo.

La carrera de tractores genio

Mientras que el mundo en crecimiento está sediento de conocimientos agrícolas, el mundo desarrollado se está ahogando en #pesticidas y #herbicidas.

En los Estados Unidos cada año, los agricultores usan 310 millones de libras de herbicida, solo en los campos de maíz, soja y algodón. Una compañía llamada Blue River Technology puede tener la #solución, al menos en términos de lechuga. LettuceBot parece un tractor típico, pero en realidad es una máquina que está aprendiendo constantemente.

La compañía afirma que LettuceBot puede atravesar un campo y fotografiar 5,000 plantas jóvenes por minuto usando algoritmos y visión mecánica para separar el cultivo de la maleza.

¿Parece excesivo e increíblemente rápido?

Un chip gráfico puede reconocer una imagen en solo 0.02 segundos. Con una precisión de casi 0.6 centímetros, este #tractor puede #detectar y pulverizar cada hierba del campo.

Debido a que las plantas de lechuga se monitorean de cerca y, por alguna razón, no crecen como deberían, se #pulverizan #automáticamente. Además, si dos plantas están demasiado cerca la una de la otra (distancias esencialmente no ideales), la máquina #puede #distinguirlas y eliminar una de ellas.

Lo que finalmente puede hacer que las máquinas sean mejores que los #humanos no es tanto el #aprendizaje mecánico sino la precisión. Las máquinas no pueden funcionar como humanos o manejar objetos como los humanos, pero son muy consistentes y meticulosos. La vida desde arriba.

En órbita a más de 400 millas sobre nuestras cabezas, los satélites proporcionan una descripción totalmente mágica de la superficie de la Tierra en una multitud de anchos de banda mucho más allá del rango visible.

Todas estas capas de información son difíciles de entender por la mente humana, pero para una #computadora que usa e implementa #algoritmos, es realmente fácil.

Esto podría ser extremadamente #valioso para el #monitoreo de la agricultura, especialmente en los países en #desarrollo, donde los gobiernos y los bancos enfrentan una escasez de datos al momento de decidir sobre los agricultores a los que otorgan préstamos o asistencia de emergencia. Durante una sequía en la India, por ejemplo, no solo las regiones sufrirán en diversos grados, sino que en estas áreas algunos agricultores podrían tener mejores medios para abastecerse de agua.

El análisis de datos satelitales, en gran escala a través de computadoras, podría ayudar a las instituciones a #distribuir dinero de manera más #efectiva.

Para separar a los #campesinos y las #áreas que tienen un problema real y, en última instancia, los bancos o los gobiernos para transferir la asistencia financiera al conjunto adecuado de personas. Mientras que un analizador humano puede manejar 10, quizás 15 variables a la vez, los #algoritmos pueden manejar 2,000 o más.

Este es el nuevo orden de cosas.

Los #productores deberían #crecer más inteligentemente.

Hay más datos, más máquinas y más Inteligencia Artificial.

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