Escondido entre todas las noticias sobre el COVID-19, los huracanes y las elecciones presidenciales, es posible que te hayas perdido una de las noticias más importantes del año.
En el centro de su campus en Gainesville, el La Universidad de Florida está construyendo la supercomputadora de inteligencia artificial más poderosa en la educación superior de EE. UU.. Esta ha sido una gran noticia en la UF, ya que creará nuevas y emocionantes oportunidades para profesores, estudiantes e investigadores. Pero, ¿qué significa para los productores y las partes interesadas en Florida?
La inteligencia artificial es la capacidad de un sistema informático para reconocer patrones, comprender el lenguaje, aprender de la experiencia, resolver problemas y realizar tareas complejas. En otras palabras, es la capacidad de una máquina para pensar como un cerebro humano, pero hacerlo más rápido, con mayor precisión y en una escala masiva.
Si eres un productor, te preocupas por cada planta y cada animal en tu granja. Con suficiente tiempo y mano de obra a tu disposición, examinarías cada planta y animal, dándoles a cada uno los recursos exactos necesarios para crecer a su máximo potencial. La IA le permite hacer exactamente eso, poniendo los ojos en millones de variables y coordinando grandes cantidades de datos al instante y con precisión milimétrica.
La IA requiere una gran cantidad de potencia informática. Esta es la razón por la cual la asociación de UF con NVIDIA y el obsequio del ex alumno de UF Chris Malachowsky de la supercomputadora de $ 70 millones, llamada hipergator, es una herramienta tan importante para la agricultura.
Para darle una idea de la capacidad del nuevo sistema informático HiPerGator 3.0 de la UF, si todos los estudiantes de la UF hicieran sus tareas, todos los miembros del cuerpo docente y los científicos que realizaran investigaciones, todas las instalaciones que se encargaran de la logística y todas las oficinas de presupuestos estuvieran utilizando HiPerGator al mismo tiempo, solo aprovecharía alrededor del 15 por ciento de su capacidad total.
¿Qué puede hacer con otro 85 por ciento? Eso es para que todos nosotros decidamos.
Aquí en UF/IFAS estamos entusiasmados con las posibilidades de aplicar IA para resolver problemas cotidianos relacionados con el apoyo a la industria agrícola de Florida, la alimentación de la creciente población mundial y el uso sostenible de los recursos naturales. La IA tiene la promesa de mejorar significativamente nuestra capacidad para fortalecer los sistemas de la cadena alimentaria, desarrollar la cría de precisión de plantas y animales, aplicar la robótica en las operaciones alimentarias y agrícolas, rastrear la ubicación y propagación de plagas y patógenos, y recopilar datos sobre los servicios del agroecosistema.
De hecho, UF/IFAS ya ha estado aplicando IA para mejorar la producción agrícola durante muchos años. HiPerGator servirá para impulsar estos esfuerzos y brindar nuevos recursos para aumentar las capacidades de AI para ayudar a los productores de Florida a ser más productivos y ahorrar recursos. Las siguientes son solo algunas de las áreas en las que UF/IFAS Extension está ayudando a los productores de Florida a aplicar la investigación de IA a su producción.
Cítricos
Yiannis Ampatzidis y su equipo de investigación en Southwest Florida REC han desarrollado un software basado en IA llamado Agroview para analizar y visualizar datos recopilados de UAV o drones. En lugar de controles puntuales, los UAV pueden tomar imágenes de miles de plantas individuales y cargarlas en un software basado en la nube que analiza los datos para acceder a las cualidades, cantidades y factores de crecimiento o impactos de las plantas. El software tiene una amplia gama de aplicaciones para la agricultura de Florida, incluida nuestra icónica industria de los cítricos. Desarrollado para ayudar a los productores a cuidar mejor sus cultivos y al mismo tiempo ahorrar dinero, Agroview es una innovación tan revolucionaria que recientemente ganó el premio a la invención del año de la UF.
http://blogs.ifas.ufl.edu/news/2020/06/04/cloud-based-technology-helps-farmers-count-citrus-trees/
Maní
Actualmente, determinar la madurez de la semilla de maní requiere descascarar las cáscaras de las muestras de prueba y hacer una estimación subjetiva basada en el color de la semilla. Ahora, la presidenta del Departamento de Agronomía, Diane Rowland, y su equipo de investigación han desarrollado un método que utiliza imágenes hiperespectrales e IA para determinar la calidad de la semilla de maní a través de la cáscara, lo que permite a los productores de maní seleccionar semillas maduras con mucha mayor precisión y menos gasto de tiempo y mano de obra.