"Este alto rendimiento demuestra el potencial de la IA en la agricultura, particularmente para mejorar la eficiencia de los recursos, el rendimiento de los cultivos y reducir la necesidad de una supervisión humana continua", dijo Kenneth Kenneth, quien ahora es el director ejecutivo de Koidra, un proveedor de automatización inteligente de invernaderos que utiliza IA. .

En 2018, un equipo dirigido por Kenneth obtuvo el primer lugar en el Desafío Invernadero Autónomo inaugural con un rendimiento de 51.25 kg/m2 en menos de cuatro meses. En ese momento, Kenneth trabajaba en Microsoft Research en investigaciones de aprendizaje por refuerzo en el mundo real, centrándose en aplicaciones en la optimización de la energía de los centros de datos y la agricultura en entornos controlados.

La victoria del equipo en el primer Desafío de Invernadero Autónomo de WUR sirvió como un importante paso adelante en la exploración de cómo se puede integrar la tecnología en las prácticas de cultivo tradicionales. También jugó un papel clave en la fundación de Koidra.

El Dr. Kenneth Tran (segundo desde la izquierda) dirigió el equipo Sonoma, que ganó el primer Desafío Internacional de Invernadero Autónomo al cultivar con éxito pepinos en invernadero en los Países Bajos durante cuatro meses mientras operaba de forma remota desde Redmond, WA.

El desafío, organizado por la Universidad e Investigación de Wageningen en los Países Bajos, fue la primera vez que se cultivaron pepinos de forma remota utilizando inteligencia artificial. Se necesitaron cinco equipos internacionales que representaban a nueve países para cultivar pepinos en un espacio de 96 metros cuadrados. El objetivo era maximizar el beneficio neto y minimizar el uso de recursos.

Un sexto compartimento de invernadero fue controlado por experimentados productores holandeses y sirvió como referencia.

Cada equipo controla de forma remota los actuadores (para calefacción, ventilación, protección, iluminación, nebulización, suministro de CO2, agua y nutrientes) mediante algoritmos de IA. Estos variaron entre los equipos, lo que condujo a diferentes estrategias de cultivo, clima y riego, así como a diferentes rendimientos y eficiencias en el uso de recursos.

El equipo de Kenneth Sonoma se destacó por centrarse en una luz integral diaria alta y al mismo tiempo optimizar la luz artificial, la temperatura y el CO2. Lograron el mayor rendimiento y mantuvieron un uso eficiente de la luz.

El equipo Sonoma logró el mayor rendimiento entre los 5 equipos que compitieron en el Desafío de invernadero autónomo 2018.

Además de tener el mayor rendimiento, Team Sonoma superó a todos los demás competidores en ganancias y sostenibilidad. En comparación con el productor de referencia, su ganancia neta fue del 17%.

El creciente papel de la IA en la agricultura sostenible
La integración de la IA en la agricultura en entornos controlados marca una nueva era en la producción de cultivos. El viaje de la IA desde la exploración teórica hasta la aplicación práctica aún se encuentra en su fase inicial. Sin embargo, los datos que surgen de estudios y ensayos siguen mostrando signos positivos.

Las implicaciones de la IA van mucho más allá del aumento de los rendimientos y la eficiencia. Desempeña un papel crucial en el apoyo a un complejo proceso de toma de decisiones que se adapta a explotaciones de todos los tamaños y niveles de experiencia.

Los productores expertos, armados con herramientas de inteligencia artificial, ahora pueden capacitar de manera más efectiva a nuevos productores y establecer procedimientos operativos estándar, garantizando un estándar más alto de prácticas de cultivo en todos los ámbitos. Esta tecnología también empodera a los nuevos productores, brindándoles las herramientas y la confianza que necesitan para tomar decisiones informadas en el proceso agrícola.

Además, la IA ayuda a los productores a adaptarse y aprender nuevos cultivos, un proceso que antes requería mucho tiempo y estaba cargado de riesgos. Esta rápida adaptabilidad es crucial en el panorama agrícola actual, donde las demandas del mercado y las condiciones climáticas siempre están cambiando.

Desde una perspectiva financiera, los beneficios de la IA en la agricultura se pueden cuantificar de dos maneras significativas: un aumento de los ingresos por metro cuadrado al año y un ahorro en los gastos por metro cuadrado al año. Lo primero se logra mediante mayores rendimientos y productos de mejor calidad, que generan una prima en el mercado. Esto último se logra mediante un uso más eficiente de los recursos, como el agua, los nutrientes y la energía, lo que conduce a reducciones sustanciales de costos.

Estos rendimientos financieros no son sólo hipotéticos. Se están demostrando activamente en aplicaciones del mundo real, como se ve en pruebas y colaboraciones entre empresas de IA como Koidra y operaciones en crecimiento a gran escala.

Aplicando control autónomo en pepinos como parte del AGROS proyecto

Desarrollo continuo de invernaderos de pepinos impulsados ​​por IA
Actualmente, WUR continúa explorando sistemas de invernaderos autónomos a través de su proyecto AGROS. El objetivo principal es crear un invernadero de pepinos autónomo donde el cultivo se controle de forma remota mediante inteligencia artificial. Este proyecto integra algoritmos inteligentes y sensores avanzados para monitorear las características clave de los cultivos, lo que respalda las decisiones para un cultivo rentable.

Una prueba de validación concluyó en agosto de este año. El experimento implicó cultivar pepinos Hi Power en tres compartimentos de invernadero utilizando diferentes métodos. Un compartimento estaba controlado por productores utilizando métodos tradicionales, mientras que los otros dos utilizaban algoritmos de IA: un gemelo digital y un algoritmo de aprendizaje por refuerzo (RL).

• El compartimento de productores, que operaba basándose en el conocimiento y las mejores prácticas actuales de los productores, logró el mayor beneficio neto. Esto demostró la eficacia de la experiencia tradicional en estrategias de cultivo y riego.
• El compartimento Digital Twin, que simuló las respuestas climáticas y de cultivos, utilizó datos en tiempo real para equilibrar costos y beneficios. Si bien produjo menos pepinos, fue eficiente en el uso de electricidad, lo que generó el costo más bajo por kWh de electricidad.
• En el compartimento RL, el algoritmo controlaba el clima de forma autónoma, ajustando factores como la iluminación, la concentración de CO2 y la calefacción. A pesar de no estar entrenado para riego y poda de frutos, se adaptó bien a los cambios de temperatura y mostró una buena producción de frutos.

"Esta prueba confirmó que los sistemas de control autónomos, como los algoritmos Digital Twin y RL, pueden gestionar eficazmente los entornos de invernadero", dijo Anja Dieleman, líder del proyecto AGROS e investigadora en la unidad de negocios de WUR, Greenhouse Horticulture. "Los próximos pasos implican la integración de datos continuos y automatizados de sensores climáticos y de cultivos para mejorar estos sistemas".

GLG logró un 19.6% de aumento de rendimiento en pepinos utilizando las soluciones de cultivo autónomo de Koidra

En cuanto a los productores comerciales, el año pasado, Koidra se asoció con Great Lakes Greenhouses Inc. (GLG), uno de los operadores de invernaderos más grandes de América del Norte, para ver cuánto aumento de rendimiento es posible con un invernadero de pepinos autónomo.

Koidra aplica sus soluciones innovadoras, incluida la DataPilot y KoPilot sistemas, para optimizar las condiciones de crecimiento en GLG. DataPilot juega un papel crucial en este proceso al integrar y gestionar grandes conjuntos de datos, que son esenciales para la toma de decisiones informada. Estos conjuntos de datos, almacenados en la nube y visualizados en un panel, brindan una descripción general completa de las condiciones ambientales.

Mientras tanto, KoPilot, extrayendo información de estos datos, toma decisiones en tiempo real y envía puntos de ajuste a la computadora climática. Esto permite ajustes dinámicos. La sinergia entre DataPilot y KoPilot permite que el sistema se adapte perfectamente a las condiciones cambiantes y optimice las operaciones de forma dinámica, garantizando un entorno de crecimiento óptimo en todo momento.

La prueba duró tres meses y resultó en un aumento del rendimiento del 19.6% en comparación con la zona controlada operada manualmente por productores expertos. Al mismo tiempo, GLG redujo su costo unitario de electricidad en aproximadamente un 17% en la zona controlada por la IA.

La mejora del rendimiento se logró mediante el control 24 horas al día, 7 días a la semana de la temperatura, la humedad y los niveles de CO2. No se utilizó iluminación adicional.

"Con la optimización, siempre nos centramos en el rendimiento", afirmó Mark Reimer, director de investigación y desarrollo empresarial de GLG. "Pero cuando podemos agregar un porcentaje de aumento del rendimiento sin aumentar nuestra huella de invernadero, ahí es donde nos beneficiamos de esta tecnología".

Fuente: Hortidaily.com

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Acerca de Koidra Inc.

Koidra Inc. es una empresa de control autónoma cuyo software ayuda a los productores a aumentar los rendimientos, reducir los recursos y promover la agricultura sostenible. Este software, compatible con la tecnología de copiloto de IA, se integra perfectamente con todas las computadoras climáticas existentes.

Koidra logró victorias consecutivas en el prestigioso Desafíos de los invernaderos autónomos (AGC) por la Universidad de Wageningen e Investigación en los Países Bajos. Superando a los cultivadores experimentados, la empresa logró rendimientos incomparables a través de sus soluciones de inteligencia artificial.

Koidra ha obtenido subvenciones de organismos estimados, incluido el USDA, por su trabajo innovador. Al integrar inteligencia artificial, aprendizaje automático, IoT y conocimientos de expertos, la empresa ha desarrollado herramientas avanzadas y sólidas. Estas herramientas permiten a los productores y fabricantes alcanzar objetivos de producción y sostenibilidad al tiempo que minimizan los costos.