Búsqueda
La agricultura es una de las actividades más antiguas que realiza la humanidad. Desde que aprendimos a sembrar en lugar de solo recolectar frutos silvestres, dejamos el nomadismo y formamos comunidades estables. Esta práctica, tan sencilla en apariencia, ha asegurado el alimento y ha sido base para el desarrollo de civilizaciones enteras.
A lo largo del tiempo, la agricultura ha enfrentado desafíos constantes: plagas, sequías, pérdida de nutrientes en el suelo y cambios en el clima. Cada generación ha buscado nuevas formas de producir más con menos esfuerzo. Desde las herramientas de piedra hasta fertilizantes químicos y maquinaria moderna, estos avances han incrementado la productividad, pero también han generado problemas como la contaminación del suelo y el agua, y el desgaste de la tierra.
Hoy estamos en un punto crítico. La población mundial sigue creciendo, demandando más alimentos, mientras el planeta sufre los efectos del cambio climático y la degradación ambiental. Necesitamos nuevas estrategias para producir más sin dañar el entorno. Aquí es donde la inteligencia artificial (IA) encuentra su lugar en uno de los oficios más antiguos de la humanidad.
¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA AGRICULTURA?
La IA se basa en programas que “aprenden” al analizar grandes cantidades de datos. Identifican patrones, hacen predicciones y toman decisiones sin que les indiquemos cada paso. En la agricultura, esto podría traducirse en sistemas que aconsejen cuándo regar, qué tipo y cantidad de fertilizante aplicar, o que alerten a tiempo sobre la presencia de plagas.
Aunque muchas de estas aplicaciones están en desarrollo, su potencial es enorme. Podríamos contar con cámaras y sensores conectados a sistemas de IA para “ver” el estado de las plantas y detectar deficiencias nutricionales sin necesidad de análisis de laboratorio. De esta forma, la IA no sustituye el conocimiento del agricultor, sino que lo enriquece, ofreciendo una segunda opinión basada en datos concretos. Esto ayuda a evitar pérdidas, mejorar la calidad de los alimentos y reducir el uso excesivo de recursos, cuidando el medio ambiente y la salud de las personas.
EL POTENCIAL EN MÉXICO
México es un país con una gran diversidad agrícola, lo que abre oportunidades para aplicar la IA. Con suelos, climas y cultivos tan variados, es posible desarrollar soluciones a la medida de cada región. La IA podría ayudar, por ejemplo, a manejar mejor el agua en zonas áridas, a predecir brotes de plagas o a diseñar planes de nutrición más eficientes. Estos avances no solo benefician a los productores, también a los consumidores y al medio ambiente.
Además, la implementación de estas tecnologías impulsa el desarrollo científico y tecnológico del país, creando oportunidades para jóvenes investigadores, ingenieros y técnicos. México puede posicionarse como un referente en agricultura inteligente, ofreciendo soluciones innovadoras que podrían compartirse con otras regiones.
EL CASO DE LA LECHUGA EN GUANAJUATO
Para ilustrar estas ideas, pensemos en un ejemplo concreto: la lechuga. Esta hortaliza es muy común en nuestra dieta y es un cultivo importante en el estado de Guanajuato, generando ingresos y empleos. Como todas las plantas, la lechuga necesita nutrientes (nitrógeno, fósforo, potasio, calcio, magnesio y azufre) para crecer sana. Si falta alguno, la planta se debilita, pierde sabor, textura y valor comercial. Detectar estas deficiencias suele requerir análisis de laboratorio lentos y costosos. Para cuando llegan los resultados, el daño puede ser severo. De acuerdo al Servicio de Información Agropecuario y Pesquera la producción anual en el estado de Guanajuato fue de aproximadamente 146 mil toneladas, con ingresos de 698 millones de pesos, en el año 2022.
LA INVESTIGACIÓN DEL CIO Y EL PICYT
En el Centro de Investigaciones en Óptica, A.C. (CIO), con sede en León, Guanajuato, estamos aplicando la IA para resolver estos problemas. Un ejemplo es el proyecto doctoral de Misael Hernández Sandoval, estudiante del Posgrado Interinstitucional en Ciencia y Tecnología (PICYT), bajo mi dirección y con la co-asesoría del Dr. Alfonso Ramírez Pedraza del Instituto Politécnico Nacional (IPN).
Este proyecto busca comparar las características nutrimentales de dos variedades de lechuga mediante algoritmos de visión artificial. ¿Cómo se hace? Primero, se toman imágenes de las plantas en distintas etapas de crecimiento, tanto en invernadero como en campo abierto. Luego, se utilizan redes neuronales profundas (una técnica de IA) para reconocer patrones complejos en esas imágenes.
Mediante modelos de inteligencia artificial, se analiza visualmente el estado de las plantas, detectando deficiencias nutricionales específicas y ajustando la solución nutritiva con precisión para optimizar su desarrollo.
La computadora “ve” la planta y, antes de que el ojo humano lo note, identifica si falta algún nutriente. Con esta información, el productor puede actuar de inmediato, ajustando el tipo o cantidad de fertilizante, o cambiando condiciones de riego o iluminación. Así se evitan excesos de químicos, se ahorra dinero y se obtienen mejores cosechas. Además, el monitoreo continuo permite aprender de cada ajuste y mejorar las técnicas a lo largo del tiempo.
BENEFICIOS MÁS ALLÁ DEL CULTIVO
La aplicación de la IA en la agricultura no solo mejora la cosecha, también tiene un impacto positivo a nivel social y ambiental. Los productores pueden ser más eficientes y mejorar sus ingresos. Los consumidores obtienen alimentos de mayor calidad y, a la larga, más accesibles. El medio ambiente se beneficia porque se reduce el uso excesivo de insumos y el deterioro de suelos y aguas.
Con estas investigaciones, México avanza hacia una agricultura más inteligente y sostenible. No se trata de sustituir al agricultor, sino de sumarle herramientas que le permitan responder a los retos actuales. Así, honramos la tradición milenaria de cultivar la tierra y aprovechamos la tecnología moderna para asegurar alimentos sanos, suficientes y producidos con responsabilidad para las futuras generaciones.
- Autores
Dr. Sebastián Salazar-Colores
Investigador, Centro de Investigaciones en Óptica, A.C. (CIO)
Correo electrónico: sebastian.salazar@cio.mx
Dr. Alfonso Ramírez Pedraza
Investigador, Instituto Politécnico Nacional (IPN)
Correo electrónico: aramirez_ixm@ipn.mx
M.C. Misael Hernández Sandoval
Estudiante de doctorado, Centro de Investigaciones en Óptica, A.C. (CIO)
Correo electrónico: mihernandez@cio.mx
Q.F.B Diana Jazmin Torres López
Estudiante de maestría, Centro de Investigaciones en Óptica, A.C. (CIO)
Correo electrónico: dianatl@cio.mx