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 Microsoft muestra el camino hacia el sector agrícola del futuro
Tecnología

Microsoft muestra el camino hacia el sector agrícola del futuro

by Pulso ATL 13 marzo, 2023 0 Comment

La plataforma también dispone de un conjunto de herramientas con Inteligencia Artificial (AI por sus siglas en inglés) para ayudar a tomar decisiones en cada fase de la agricultura, desde antes de sembrar hasta después de la cosecha, lo que permite una agricultura basada en datos.

“El Proyecto FarmVibes nos permite construir la agricultura del futuro. Estamos demostrando el impacto que la tecnología y la IA pueden tener en la agricultura”, señaló Nelson.

Con la suite FarmVibes se pueden emplear imágenes obtenidas con drones y aprovecha el acceso a herramientas satelitales para conseguir información en tiempo real sobre temperatura, humedad del suelo y niveles de nutrientes.
(Cortesía)

Un vistazo a la agricultura del futuro

Los algoritmos de FarmVibes con AI, que se alojan en Microsoft Azure, predicen las cantidades ideales de fertilizante y herbicida que Nelson debe utilizar y dónde aplicarlos; pronostican temperaturas y velocidades del viento en sus campos, informando cuándo y dónde plantar, y fumigar; determinan la profundidad ideal para sembrar las semillas según la humedad de la tierra; y le dicen cómo diferentes cultivos y prácticas pueden retener el carbono en el suelo.

“Para mí, el Proyecto FarmVibes ahorra mucho tiempo, reduce los costos y nos ayuda a controlar cualquier problema que tengamos en la granja”, dijo el agricultor.

La suite FarmVibes.AI ha permitido que el sembradío de Nelson cuente con innovaciones como:

Async Fusion. Esta tecnología combina imágenes de drones y satélites con datos de sensores en tierra para ofrecer información y crear mapas de humedad o de nutrientes para variar la velocidad al que planta las semillas y aplica los fertilizantes, lo que puede aumentar el rendimiento y evitar el exceso de fertilización.

SpaceEye. Esta herramienta utiliza IA para eliminar nubes de las imágenes por satélite. Esto ayuda a Nelson a cubrir áreas que no ha explorado con un dron. Luego, puede introducir estas imágenes en modelos de IA que pueden identificar las malas hierbas, lo que le ayuda a crear mapas para suministrar herbicida solo en las áreas que lo necesitan.

DeepMC. Innovación que utiliza datos de sensores y pronósticos de estaciones meteorológicas para predecir las temperaturas y las velocidades del viento para el microclima del campo. En el área de Nelson, el pronóstico del clima local predice cómo serán las condiciones a 10 metros de altura.

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