La IA cuenta ovejas: Cómo la visión por ordenador está cambiando la agricultura

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Una startup de IA para visión artificial muestra cómo se utiliza la inteligencia artificial en la agricultura. El potencial es enorme.

Fundada en 2007, la startup de IA Plainsight se especializa en algoritmos de IA para el reconocimiento de imágenes. Desarrolla soluciones de visión artificial para agricultura, logística, restauración, farmacéutica, sector energético y construcción.

En abril, Plainsight lanzó Vision AI, una plataforma SaaS bajo demanda para flujos de trabajo de visión artificial que no requiere conocimientos de código. Los clientes pueden etiquetar sus propios datos de imagen allí y luego entrenar modelos de IA adecuados de Plainsight. Según sus propias declaraciones, la compañía baja las barreras de entrada a los pequeños clientes que primero quieren probar si la IA les aporta valor añadido.

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Contar ovejas, reconocer enfermedades

En ganadería, los productos de Plainsight permiten el conteo automatizado de ganado, como rebaños de ovejas o ganado, con una precisión del 99,7 por ciento. Hay múltiples conteos en la cadena de suministro que generalmente se realizan manualmente, según la directora ejecutiva de Plainsights, Elizabeth Spears. Siempre hay situaciones en las que el ganado no se cuenta con precisión. Esto permite el fraude durante el transporte, según Spears.

Para un conteo preciso, Plainsight se basa en conjuntos de datos etiquetados manualmente, la base de entrenamiento para un modelo de IA especializado que reconoce los animales deseados. Otro algoritmo rastrea a los animales entre los cuadros individuales de un video. Luego se define un área de vigilancia dentro del campo de visión de una cámara, así como una línea de conteo: se cuenta cada animal que la cruza.

La visión por computadora también se puede usar para saber si un animal está enfermo, dice Plainsight. La forma de andar del animal o la ingesta de alimentos permiten sacar conclusiones sobre la salud del animal. Los cambios pueden ser reconocidos por los sistemas de IA.

Seguimiento de IA para la madurez de la fruta

Además del seguimiento de animales, Plainsight también comercializa la visión por computadora para la agricultura: hay detección automática de madurez para el cultivo de plantas, que rastrea fresas individuales, por ejemplo.

Durante la cosecha, los sistemas de IA también deben reconocer objetos extraños como piedras en las máquinas cosechadoras y así evitar daños.

En el campo, la IA puede inspeccionar cultivos, estimar el volumen, medir la salud y la productividad de los cultivos y detectar enfermedades, especies invasoras y plagas.

La IA brinda información en tiempo real sobre los campos y ayuda a identificar las áreas que necesitan ser regadas, fertilizadas o tratadas.

La IA en la agricultura es un mercado en crecimiento

El conteo de ganado automatizado de Plainsight ya está en uso, y la idea surgió de los mismos agricultores, dice Spears. De hecho, la agricultura ofrece un gran potencial para la inteligencia artificial: es necesario realizar y monitorear docenas de procesos importantes, a menudo en un área de varios cientos de hectáreas. La IA puede ayudar a monitorear y controlar el clima, la radiación solar, las aves e insectos, las enfermedades fúngicas, las plantas, los animales, el riego y otros procesos.

Por lo tanto, los analistas ven un mercado de gran crecimiento en el uso de la IA en la agricultura: según Investigación de inteligencia de BI El gasto mundial en tecnologías y sistemas agrícolas inteligentes y conectados, incluidos los sistemas de inteligencia artificial, se triplicará a $ 15.3 mil millones para 2025.

Markets&Markets ve una tasa de crecimiento anual (CAGR) del 25,5 por ciento para las tecnologías de IA en la agricultura y espera que el gasto aumente de $ 1 mil millones en 2020 a $ 4 mil millones en 2026. El monitoreo de la agricultura habilitado por IoT (IoTAg) está diseñado para ser ruidoso PwC alcanzar $ 4.5 mil millones para 2025.

Lina
Lina García ha escrito sobre tecnología y marketing, cubriendo todo, desde la analítica hasta la realidad virtual, desde 2010. Antes de eso, obtuvo un doctorado en inglés, enseñó a escribir a nivel universitario y lanzó y publicó una revista en formato impreso y digital. Ahora es escritora, editora y consultora de marketing a tiempo completo.