Caso de estudio: Modelo predictivo de aprendizaje automático

modelo predictivo de aprendizaje automático para predicción en la producción de algodón
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La industria agrícola se ha visto inmersa en constantes desafíos que involucran el clima, el suelo y los propios cultivos. Sin embargo, la pregunta clave que muchos agricultores se plantean es: a través de un modelo predictivo de aprendizaje automático, ¿podemos predecir una repentina caída en la producción, especialmente en cultivos tan tecnificados como el algodón?

La importancia de las predicciones en la agricultura

La agricultura ha reconocido la relevancia crucial de las predicciones en sus operaciones diarias. Una de las ventajas más notables es la toma de decisiones proactiva. Gracias a la capacidad de anticipar eventos, los agricultores pueden planificar con antelación, lo que no solo ahorra costos significativos sino que también potencia al máximo los rendimientos. Además, estas predicciones desempeñan un papel vital en la gestión de riesgos. En lugar de ser tomados por sorpresa, los agricultores pueden utilizar estas predicciones para prevenir pérdidas considerables y, así, prepararse adecuadamente para cualquier eventualidad que pueda surgir en el campo.

La revolución tecnológica en la agricultura

En la era actual, estamos siendo testigos de una verdadera revolución tecnológica en el ámbito agrícola. Una de las innovaciones más impactantes es el uso del Big Data en la agricultura. A través de la recopilación y análisis de vastas cantidades de datos, es posible modelar y comprender con una profundidad sin precedentes los patrones y tendencias que rigen este sector. Pero el avance no se detiene ahí. La incorporación del modelo predictivo de aprendizaje automático y la inteligencia artificial ha redefinido por completo el panorama agrícola. Estas avanzadas tecnologías no solo están transformando las metodologías tradicionales, sino que también están habilitando la automatización de diversas tareas y, lo que es aún más impresionante, posibilitando la realización de predicciones con un nivel de precisión nunca antes visto.

Estudio de caso: El algodón y la búsqueda de predicciones precisas

¿Es posible predecir un declive en la producción agrícola? En este estudio de caso de un Modelo Predictivo de aprendizaje automático exploramos cómo la tecnología puede ser utilizada para anticipar cambios significativos en los rendimientos agrícolas, específicamente en el cultivo del algodón. A través del análisis detallado de diversos factores, buscamos determinar las causas de fluctuaciones en la producción y cómo las predicciones precisas pueden ser una herramienta esencial para los agricultores en la era moderna.

Situación inicial: La caída en la producción

Entre las zafras de 2020-21 y 2021-22, uno de nuestros principales clientes experimentó una notable reducción en su producción de algodón, pasando de casi 6 T/ha a 4 T/ha. A su vez, la zafrinha registró una disminución de 1,5 T/ha. En un rango general, los rendimientos de zafras y zafrinhas oscilan entre 2 y 6 toneladas por hectárea.

Objetivo: Un modelo predictivo de aprendizaje automático

Ante esta realidad, el desafío propuesto para nuestro equipo en HEMAV fue el desarrollo de un modelo predictivo de aprendizaje automático que contemplara factores determinantes como el clima, el suelo y el material vegetal. No obstante, antes de avanzar, era crucial realizar un diagnóstico de la situación y entender las especificidades del cultivo en cuestión.

Factores analizados

  1. Genética de la planta: Curiosamente, la genética tuvo un papel menor en nuestro análisis. Aproximadamente el 90% de la producción provenía de sólo dos variedades principales.
  2. Suelo: Notamos que una de las variedades, que cubre apenas el 3,45% de la superficie cultivada, mostraba rendimientos variables según el tipo de suelo donde se plantaba.
  3. Recomendación de riego: Durante nuestro análisis, también evaluamos la eficacia del coeficiente de cultivo que utilizamos para las recomendaciones de riego. Para nuestra sorpresa, el coeficiente basado en estudios previos no se ajustaba a la realidad del cliente, lo que nos llevó a crear un coeficiente específico.

Hallazgos clave

Las investigaciones iniciales revelaron que tanto la precipitación como la temperatura, y su distribución temporal, fueron determinantes en la disminución de la producción. Este descubrimiento se corroboró al observar cómo estas circunstancias influían en los índices espectrales, que luego se incorporaron al modelo.

Resultados y conclusión

Gracias al análisis detallado, pudimos entrenar un modelo que identifica y utiliza información crucial para predecir tendencias en la producción. En HEMAV, nuestra visión es transformar datos y conocimientos en predicciones de cosecha precisas, facilitando decisiones agrícolas óptimas.

Finalmente, la agricultura del futuro se centrará en la adaptabilidad y precisión. Con la ayuda de la tecnología y el compromiso con las predicciones agronómicas precisas, la eficiencia mejorará, garantizando una producción más sostenible y respetuosa con nuestro planeta.

grafica mostrando el cambio de producción en toneladas de algodón entre temporadas

Otros casos de éxito con la tecnología

En el ámbito agrícola, la tecnología ha demostrado su potencial a través de diversos casos de éxito. Por un lado, tenemos la detección temprana de plagas, donde modelos predictivos se están utilizando para anticipar su aparición, basándose en la interpretación de datos climáticos y análisis de patrones históricos. Por otro lado, la tecnología también ha revolucionado la gestión del agua. Ahora contamos con sistemas de riego inteligente que, guiados por predicciones climáticas y adaptándose a las necesidades específicas de los cultivos, optimizan el uso del preciado recurso, garantizando una agricultura más sostenible y eficiente.

Conclusión

La agricultura del futuro se define por su adaptabilidad y precisión. Las predicciones agronómicas precisas, apoyadas por la tecnología, como un modelo predictivo de aprendizaje automático, no solo mejorarán la eficiencia, sino que también asegurarán una producción más sostenible y amigable con el medio ambiente.

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