AIOti WG Agriculture preparó un documento sobre el uso de robots e IA en la agricultura.
Este documento presenta una descripción completa del uso de robots e inteligencia artificial (IA) en la agricultura en el contexto europeo. Muestra el estado actual del arte de las innovaciones que las clasifican por sus niveles de preparación tecnológica (TRL), que van desde sistemas completamente desplegados hasta investigaciones en etapas tempranas, y explora su potencial para mejorar la productividad, la sostenibilidad y la resistencia en la agricultura.
El documento encuentra que la IA ya está beneficiando a un amplio espectro de aplicaciones agrícolas. Además de las herramientas bien conocidas como el riego de precisión, la aplicación de tasa variable (VRA) de fertilizantes y pesticidas, controles de salud de cultivos, pronósticos de rendimiento y actualizaciones meteorológicas locales, la IA también está apoyando el ganado y la piscicultura. Estos incluyen sensores inteligentes para el monitoreo de la salud de los animales, los sistemas de ordeño impulsados por la IA y el análisis de pesca en tiempo real. Muchos modelos de IA ahora están cada vez más integrados en los paneles de la granja, lo que permite el monitoreo holístico en tiempo real y la toma de decisiones. Las aplicaciones avanzadas en desarrollo incluyen agentes de IA capaces de realizar múltiples tareas agronómicas a través de sistemas modulares e interoperables. Los gemelos digitales también se están probando para la planificación de escenarios, la previsión de impacto climático y la simulación de riesgos. De esta manera, ofrecen ideas predictivas sobre variables ambientales y económicas complejas. Los modelos de aprendizaje federado también están ganando impulso, dada su capacidad para permitir el desarrollo colaborativo de IA en las granjas al tiempo que preservan la privacidad y la soberanía de los datos, una consideración especialmente importante en el contexto de la UE.
Robotics también ofrece un ecosistema diverso de tecnologías con aplicaciones prometedoras actualmente en diferentes niveles de vencimiento. En el extremo superior, la maquinaria autónoma a gran escala ya está operativa, lo que brinda efectos positivos, como la mejora de la eficiencia y la reducción de la dependencia laboral. Estos sistemas también son integrables con aplicación de entrada de precisión y herramientas de IA de monitoreo en tiempo real. En el nivel medio de TRL, se están desplegando vehículos no tripulados a pequeña escala (UXV) para su baja compactación del suelo, eficiencia energética y adaptabilidad a diversos sistemas de cultivo, particularmente adecuados para las pequeñas granjas y parcelas fragmentadas. Precision Robotics también está en desarrollo para cubrir tareas que requieren un manejo delicado de cultivos de alto valor. Estos incluyen cosecha selectiva, poda, injerto y siembra. Por último, la robótica cooperativa constituye y la frontera emergente, con flotas de agentes autónomos pueden coordinarse entre sí para realizar un monitoreo a gran escala. Los ejemplos incluyen la colaboración humana-robot (por ejemplo, Cobots que asisten en tareas complejas) y robótica de enjambre.
La integración sinérgica de la IA y la robótica puede permitir una mayor eficiencia en tareas como el monitoreo en tiempo real, la toma de decisiones y la ejecución, mejorar la productividad, acelerar los ciclos de aprendizaje y apoyar las respuestas adaptativas al cambio climático y la volatilidad del mercado. Sin embargo, también existen desafíos significativos: desde cuestiones técnicas como la confiabilidad de la IA y la ciberseguridad hasta los obstáculos regulatorios relacionados con la Ley de AI de la UE y las leyes de privacidad de datos. Igual de importantes son las barreras económicas para la adopción y las preocupaciones sociales sobre la desigualdad digital y el papel cambiante de los agricultores.
Para ilustrar estos desarrollos, se presentan una serie de casos de uso financiados por la UE, que incluyen plataformas de monitoreo basadas en drones, sistemas de datos federados para la gestión del ganado, asistentes agrícolas con IA y herramientas de viticultura inteligente. Estos ejemplos demuestran el impacto del mundo real de la IA y la robótica en la mejora de la eficiencia, la sostenibilidad y la toma de decisiones en la agricultura.
El documento concluye con un conjunto de recomendaciones de políticas destinadas a fomentar la adopción responsable e inclusiva de estas tecnologías.
El papel completo se puede encontrar aquí.
Publicado Originalme en aioti.eu el 28 de agosto de 2025.
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