{"id":7096,"date":"2025-06-20T18:13:26","date_gmt":"2025-06-20T21:13:26","guid":{"rendered":"https:\/\/itconnect.lat\/portal\/?p=7096"},"modified":"2025-06-20T18:13:26","modified_gmt":"2025-06-20T21:13:26","slug":"agro-4-0","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/itconnect.lat\/portal\/agro-4-0\/","title":{"rendered":"Agro 4.0: La AI como agente revolucionario del campo"},"content":{"rendered":"
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El Campo frente a la Encrucijada Digital \u2013 Agro 4.0 Producir M\u00e1s con Menos o Perecer<\/h2>\n

El sector agr\u00edcola global se encuentra en una encrucijada hist\u00f3rica, enfrentando una confluencia de presiones existenciales sin precedentes.<\/p>\n

Por un lado, la demanda alimentaria se dispara, impulsada por una poblaci\u00f3n mundial que, seg\u00fan proyecciones, superar\u00e1 los 10 mil millones de habitantes para el a\u00f1o 2050.<\/p>\n

\"Agro<\/a>
Agro 4.0<\/figcaption><\/figure>\n

Por otro, la capacidad productiva est\u00e1 amenazada por la volatilidad del cambio clim\u00e1tico, que intensifica la frecuencia de eventos extremos como sequ\u00edas e inundaciones, y por una creciente escasez de recursos vitales como el agua y la tierra arable.<\/p>\n

En este escenario de alta presi\u00f3n, la antigua m\u00e1xima de la agricultura\u2014producir m\u00e1s\u2014ya no es suficiente.<\/p>\n

El nuevo imperativo es producir m\u00e1s con menos: menos agua, menos insumos qu\u00edmicos, menos impacto ambiental y menos mano de obra.\u00a0 \u00a0<\/span><\/p>\n

En este contexto, la Inteligencia Artificial (IA) emerge no como una innovaci\u00f3n incremental o una fantas\u00eda futurista, sino como un imperativo estrat\u00e9gico fundamental para la supervivencia, competitividad y sostenibilidad del agronegocio.<\/p>\n

La narrativa tecnol\u00f3gica en el campo ha transitado desde la mecanizaci\u00f3n que reemplaz\u00f3 la fuerza animal, pasando por la revoluci\u00f3n verde que multiplic\u00f3 los rendimientos con la qu\u00edmica, hasta la digitalizaci\u00f3n que nos dio datos.<\/p>\n

Ahora, nos encontramos en el umbral de una nueva era, una impulsada por la cognici\u00f3n artificial.\u00a0 \u00a0<\/span><\/p>\n

El panorama tecnol\u00f3gico actual, una constelaci\u00f3n de algoritmos complejos y sistemas computacionales que emulan el razonamiento humano, plantea una pregunta definitoria para la regi\u00f3n, en un estilo que resuena con los an\u00e1lisis estrat\u00e9gicos de IT CONNECT LATAM<\/strong>:<\/p>\n

\u00bfSer\u00e1 la IA la fuerza que permita al agro latinoamericano consolidar su liderazgo en la seguridad alimentaria global, optimizando cada hect\u00e1rea para una productividad sostenible?<\/p>\n

\u00bfO, por el contrario, se convertir\u00e1 en un catalizador de desigualdades, profundizando la brecha entre los grandes productores tecnificados y las vastas comunidades de peque\u00f1os agricultores que quedan al margen de la inversi\u00f3n y la conectividad?.\u00a0 \u00a0<\/span><\/p>\n

Este informe sostiene que la Inteligencia Artificial no es meramente un complemento de la agricultura de precisi\u00f3n; es su principal acelerador.<\/p>\n

La IA transforma el paradigma operativo del campo, elev\u00e1ndolo de un modelo reactivo y basado en datos a un sistema proactivo, predictivo y, en \u00faltima instancia, aut\u00f3nomo.<\/p>\n

Analizaremos en profundidad c\u00f3mo la IA est\u00e1 reconfigurando cada eslab\u00f3n de la cadena de valor agr\u00edcola, desde la recolecci\u00f3n de datos hasta la ejecuci\u00f3n en el campo, cuantificando su impacto econ\u00f3mico y ambiental, identificando a los actores clave que lideran esta transformaci\u00f3n en Am\u00e9rica Latina y exponiendo los abismos digitales que amenazan con frenar su adopci\u00f3n masiva.<\/p>\n

El futuro del campo se est\u00e1 escribiendo en c\u00f3digo, y entender su sintaxis es crucial para quienes buscan liderar la pr\u00f3xima revoluci\u00f3n verde.<\/p>\n

1. La Agricultura de Precisi\u00f3n (AP): El Sistema Operativo del Campo Moderno<\/h2>\n

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Antes de que la Inteligencia Artificial pudiera desplegar su potencial transformador, el campo necesitaba un lenguaje digital, una infraestructura sobre la cual construir sistemas m\u00e1s inteligentes. Esta base fundamental es la Agricultura de Precisi\u00f3n (AP).<\/p>\n

Lejos de ser un concepto novedoso, la AP ha estado en desarrollo durante d\u00e9cadas, sentando las bases para la revoluci\u00f3n actual.<\/p>\n

En su esencia, la agricultura de precisi\u00f3n es una estrategia de gesti\u00f3n agr\u00edcola que utiliza tecnolog\u00edas de la informaci\u00f3n y las comunicaciones (TIC) para observar, medir y responder a la variabilidad intra e inter-campo en los cultivos.\u00a0 \u00a0<\/span><\/p>\n

Acad\u00e9micamente, se define como “el uso de la tecnolog\u00eda de la informaci\u00f3n para adecuar el manejo de suelos y cultivos a la variabilidad presente dentro de un lote”.<\/p>\n

En t\u00e9rminos pr\u00e1cticos, rompe con el enfoque tradicional de tratar a un campo como una unidad homog\u00e9nea y, en su lugar, lo gestiona como un mosaico de zonas \u00fanicas, cada una con sus propias caracter\u00edsticas y necesidades.<\/p>\n

El objetivo es simple pero poderoso: aplicar el insumo correcto (semilla, fertilizante, agua, pesticida), en la cantidad correcta, en el lugar correcto y en el momento correcto.\u00a0 \u00a0<\/span><\/p>\n

El Ciclo Virtuoso de la AP<\/h3>\n

La operatividad de la agricultura de precisi\u00f3n se articula en torno a un ciclo virtuoso de cuatro etapas, un proceso iterativo que constituye el “sistema operativo” del campo moderno.\u00a0 \u00a0<\/span><\/p>\n

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  1. Recolecci\u00f3n de Datos (Observar):<\/b> Esta es la fase de percepci\u00f3n. Utilizando tecnolog\u00edas como el Sistema de Posicionamiento Global (GPS), sensores en el campo (de humedad, nutrientes, pH), drones y im\u00e1genes satelitales, los agricultores recopilan una enorme cantidad de datos georreferenciados sobre la variabilidad del suelo, la salud de los cultivos y las condiciones clim\u00e1ticas. Esta etapa crea un mapa digital detallado de la realidad del campo. \u00a0<\/span>\n
    \n
    <\/div>\n<\/div>\n<\/li>\n
  2. An\u00e1lisis e Interpretaci\u00f3n (Diagnosticar):<\/b> Los datos brutos recolectados son, por s\u00ed solos, de poca utilidad. En esta segunda etapa, se procesan y analizan para convertirlos en informaci\u00f3n procesable. Esto t\u00edpicamente implica la creaci\u00f3n de mapas de rendimiento, mapas de variabilidad del suelo o mapas de salud de los cultivos (usando \u00edndices como el NDVI), que visualizan patrones y delimitan zonas de manejo diferenciado dentro del lote. Aqu\u00ed es donde los datos se transforman en conocimiento.\u00a0 \u00a0<\/span>\n
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    <\/div>\n<\/div>\n<\/li>\n
  3. Toma de Decisiones (Prescribir):<\/b> Armado con este an\u00e1lisis, el agricultor o su asesor toma decisiones de gesti\u00f3n informadas. Por ejemplo, pueden crear un “mapa de prescripci\u00f3n” que dicte la aplicaci\u00f3n de diferentes dosis de fertilizante nitrogenado en distintas zonas del campo, asignando m\u00e1s insumos a las \u00e1reas con mayor potencial de rendimiento y menos a las zonas m\u00e1s pobres, optimizando as\u00ed el uso del recurso.\u00a0 \u00a0<\/span>\n
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    <\/div>\n<\/div>\n<\/li>\n
  4. Ejecuci\u00f3n y Aplicaci\u00f3n (Actuar):<\/b> La \u00faltima etapa lleva la decisi\u00f3n de vuelta al campo. Maquinaria agr\u00edcola equipada con tecnolog\u00eda de Tasa Variable (VRT, por sus siglas en ingl\u00e9s) lee los mapas de prescripci\u00f3n y ajusta autom\u00e1ticamente la cantidad de insumo que aplica en tiempo real a medida que atraviesa el lote. Esta ejecuci\u00f3n precisa cierra el ciclo.<\/li>\n<\/ol>\n

    La premisa fundamental de la AP es, por tanto, el reconocimiento y la gesti\u00f3n de la heterogeneidad. Sin embargo, este ciclo, aunque revolucionario, conten\u00eda un cuello de botella inherente.<\/p>\n

    La cantidad de datos generados por una red de sensores IoT, drones y sat\u00e9lites puede ser abrumadora.<\/p>\n

    El an\u00e1lisis, aunque asistido por software, depend\u00eda en gran medida de la interpretaci\u00f3n humana para identificar correlaciones complejas y tomar la decisi\u00f3n final.<\/p>\n

    La agricultura de precisi\u00f3n dot\u00f3 al campo de un sistema nervioso digital capaz de sentir y actuar con una precisi\u00f3n sin precedentes, pero el “cerebro” que procesaba la informaci\u00f3n y tomaba las decisiones segu\u00eda siendo predominantemente humano, limitado en su capacidad para procesar la escala y la complejidad del Big Data agr\u00edcola.<\/p>\n

    Este es precisamente el vac\u00edo que la Inteligencia Artificial ha venido a llenar, actuando como el cerebro cognitivo que faltaba en el sistema.\u00a0 \u00a0<\/span><\/p>\n

    2. IA: El Cerebro Neur\u00e1lgico que Acelera el Ciclo de la Precisi\u00f3n<\/h2>\n

    La integraci\u00f3n de la Inteligencia Artificial en el ciclo de la Agricultura de Precisi\u00f3n no es una simple mejora; es una aceleraci\u00f3n fundamental que redefine la naturaleza misma de cada etapa.<\/p>\n

    La IA act\u00faa como un cerebro cognitivo y predictivo, transformando el paradigma de una gesti\u00f3n basada en datos hist\u00f3ricos a una operaci\u00f3n impulsada por la inteligencia predictiva y la autonom\u00eda.<\/p>\n

    El cambio m\u00e1s profundo es el salto de la reacci\u00f3n a la predicci\u00f3n: de usar datos para entender qu\u00e9 ha pasado<\/i> a usar modelos de IA para predecir qu\u00e9 va a pasar<\/i> y actuar en consecuencia, a menudo de forma automatizada.\u00a0 \u00a0<\/span><\/p>\n

    Potenciando cada Etapa del Ciclo AP con IA<\/h3>\n

    La IA no solo optimiza el ciclo de la AP, sino que lo potencia, creando un sistema m\u00e1s inteligente, r\u00e1pido y eficiente.<\/p>\n

    1. Recolecci\u00f3n de Datos Inteligente y Dirigida:<\/b><\/h4>\n

    En la AP tradicional, la recolecci\u00f3n de datos puede ser un proceso sistem\u00e1tico pero “ciego” (por ejemplo, volar un dron sobre todo el campo). La IA invierte esta l\u00f3gica.<\/p>\n

    Los algoritmos pueden analizar primero im\u00e1genes satelitales de baja resoluci\u00f3n para identificar \u00e1reas an\u00f3malas o de estr\u00e9s en un cultivo.<\/p>\n

    Luego, pueden dirigir de forma aut\u00f3noma a un dron de alta resoluci\u00f3n para que vuele espec\u00edficamente sobre esas zonas problem\u00e1ticas, optimizando el tiempo de vuelo, la bater\u00eda y la captura de datos relevantes.<\/p>\n

    La IA no solo consume datos; dirige su propia adquisici\u00f3n de manera eficiente.\u00a0 \u00a0<\/span><\/p>\n

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    <\/div>\n<\/div>\n

    2. An\u00e1lisis Predictivo y Cognitivo:<\/b><\/h4>\n

    Este es el coraz\u00f3n de la contribuci\u00f3n de la IA. Mientras que el an\u00e1lisis tradicional se centra en la visualizaci\u00f3n de datos para la interpretaci\u00f3n humana, los algoritmos de Machine Learning<\/i> (ML) o aprendizaje autom\u00e1tico van mucho m\u00e1s all\u00e1.<\/p>\n

    Son capaces de analizar conjuntos de datos masivos y multifactoriales\u2014combinando datos de sensores de suelo, patrones clim\u00e1ticos hist\u00f3ricos y en tiempo real, im\u00e1genes multiespectrales, y rendimientos de cosechas pasadas\u2014para descubrir patrones y correlaciones ocultas que son invisibles para el an\u00e1lisis humano.<\/p>\n

    Las aplicaciones son revolucionarias:\u00a0 \u00a0<\/span><\/p>\n

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    <\/div>\n<\/div>\n
    Predicci\u00f3n de Rendimiento:<\/b><\/h5>\n
    \"Agro<\/a>
    Agro 4.0<\/figcaption><\/figure>\n

    Los modelos de ML pueden predecir con meses de antelaci\u00f3n el rendimiento de una cosecha con una precisi\u00f3n cada vez mayor, permitiendo a los agricultores optimizar la log\u00edstica, negociar mejores contratos y planificar estrategias de mercado.\u00a0 \u00a0<\/span><\/p>\n

    Detecci\u00f3n Temprana de Estr\u00e9s:<\/b><\/h4>\n

    Los algoritmos pueden identificar signos sutiles de enfermedades, plagas o deficiencias nutricionales en las im\u00e1genes de los cultivos mucho antes de que sean visibles para el ojo humano, permitiendo una intervenci\u00f3n temprana y localizada que minimiza el da\u00f1o y el uso de productos qu\u00edmicos.\u00a0 \u00a0<\/span><\/p>\n

    Modelado de Necesidades H\u00eddricas:<\/b><\/h5>\n

    La IA puede calcular las necesidades de riego exactas de un cultivo, no solo bas\u00e1ndose en la humedad actual del suelo, sino prediciendo la evapotranspiraci\u00f3n futura en funci\u00f3n de los pron\u00f3sticos meteorol\u00f3gicos y la etapa de crecimiento del cultivo.\u00a0 \u00a0<\/span><\/p>\n

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    <\/div>\n<\/div>\n

    3. Toma de Decisiones Automatizada:<\/b><\/h4>\n

    La AP tradicional proporciona herramientas para ayudar<\/i> en la toma de decisiones.<\/p>\n

    La IA lleva esto al siguiente nivel: la automatizaci\u00f3n de la decisi\u00f3n.<\/p>\n

    En lugar de simplemente presentar un mapa de problemas a un agricultor, un sistema de IA puede generar autom\u00e1ticamente un mapa de prescripci\u00f3n para la aplicaci\u00f3n de fertilizantes o fungicidas, especificando dosis variables para cada zona del campo.<\/p>\n

    Estos sistemas pueden incluso refinar estas prescripciones en tiempo real bas\u00e1ndose en nuevos datos que llegan de los sensores.\u00a0 \u00a0<\/span><\/p>\n

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    <\/div>\n<\/div>\n

    4. Ejecuci\u00f3n Aut\u00f3noma y Quir\u00fargica:<\/b><\/h4>\n

    La etapa final del ciclo se transforma de una aplicaci\u00f3n precisa a una ejecuci\u00f3n quir\u00fargica y aut\u00f3noma.<\/p>\n

    La combinaci\u00f3n de IA con rob\u00f3tica y visi\u00f3n por computadora permite acciones en el campo con una granularidad impensable hace una d\u00e9cada.<\/p>\n

    El ejemplo m\u00e1s claro es la tecnolog\u00eda de pulverizaci\u00f3n selectiva, como el sistema See & Spray<\/i> de John Deere, que utiliza c\u00e1maras y algoritmos de visi\u00f3n por computadora para identificar malezas individuales en tiempo real y aplicar una microdosis de herbicida \u00fanicamente sobre la maleza, dejando el cultivo y el suelo circundante intactos.\u00a0 \u00a0<\/span><\/p>\n

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    <\/div>\n<\/div>\n

    El Efecto Volante (Flywheel Effect) de la IA<\/h3>\n

    La verdadera naturaleza de la “aceleraci\u00f3n” que la IA proporciona no es lineal, sino c\u00edclica y auto-reforzante. Este es el “efecto volante” de la IA en la agricultura:<\/p>\n

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    1. Una acci\u00f3n<\/b> m\u00e1s inteligente y precisa (como la pulverizaci\u00f3n selectiva de una maleza) es habilitada por la IA.<\/li>\n
    2. Esta acci\u00f3n, a su vez, genera datos<\/b> de una calidad y granularidad superiores. Por ejemplo, el sistema See & Spray<\/i> no solo elimina la maleza, sino que simult\u00e1neamente crea un mapa de presi\u00f3n de malezas de alt\u00edsima resoluci\u00f3n, un producto de datos que antes no exist\u00eda.\u00a0 \u00a0<\/span>\n
      \n
      <\/div>\n<\/div>\n<\/li>\n
    3. Estos datos de alta calidad se utilizan para entrenar modelos de IA<\/b> a\u00fan m\u00e1s precisos y sofisticados. El mapa de presi\u00f3n de malezas puede alimentar un modelo predictivo para anticipar futuros brotes o evaluar la eficacia de diferentes estrategias de control.\u00a0 \u00a0<\/span>\n
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      <\/div>\n<\/div>\n<\/li>\n
    4. Estos modelos mejorados permiten tomar decisiones<\/b> m\u00e1s inteligentes y prescribir acciones<\/b> a\u00fan m\u00e1s efectivas en el siguiente ciclo.<\/li>\n<\/ol>\n

      Este bucle de retroalimentaci\u00f3n\u2014donde la acci\u00f3n inteligente genera datos superiores que refinan la inteligencia futura para permitir acciones a\u00fan m\u00e1s inteligentes\u2014es el verdadero motor de la aceleraci\u00f3n exponencial.<\/p>\n

      La IA no solo ejecuta el ciclo de la AP m\u00e1s r\u00e1pido; lo hace cada vez m\u00e1s inteligente con cada iteraci\u00f3n.<\/p>\n

      3. El Arsenal Tecnol\u00f3gico de la Agricultura Inteligente (El “AgTech Stack”)<\/h3>\n

      La transformaci\u00f3n de la agricultura hacia un modelo inteligente y aut\u00f3nomo no es producto de una sola tecnolog\u00eda, sino de la convergencia de un ecosistema de hardware y software interconectado, conocido como el “AgTech Stack”.<\/p>\n

      Este arsenal tecnol\u00f3gico funciona como un sistema ciber-f\u00edsico integrado, donde cada componente desempe\u00f1a un papel crucial en el ciclo de la agricultura de precisi\u00f3n potenciada por IA.<\/p>\n

      La verdadera magia no reside en el sensor o el dron de forma aislada, sino en la fusi\u00f3n de los datos que generan y la inteligencia que la IA extrae de ellos.\u00a0 \u00a0<\/span><\/p>\n

      3.1: Los Sentidos del Campo \u2013 Drones, Sat\u00e9lites y la Red Neuronal de Sensores IoT<\/h3>\n

      La base de cualquier sistema inteligente es su capacidad para percibir el mundo. En la agricultura 4.0, esta percepci\u00f3n se logra a trav\u00e9s de una red de “sentidos” digitales que capturan datos del suelo, la planta y la atm\u00f3sfera con una granularidad sin precedentes.<\/p>\n

      Internet de las Cosas (IoT): La Red Neuronal del Suelo:<\/b><\/p>\n

      El IoT es la capa fundamental de recolecci\u00f3n de datos a nivel de campo.<\/p>\n

      Consiste en una red distribuida de sensores inal\u00e1mbricos que monitorean en tiempo real una multitud de variables cr\u00edticas.<\/p>\n

      Estos dispositivos act\u00faan como las terminaciones nerviosas del campo, proporcionando “datos de campo” o \u00a0<\/span>ground-truth<\/i> esenciales.<\/p>\n

      Los sensores m\u00e1s comunes miden:<\/p>\n

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      <\/div>\n<\/div>\n

      Humedad y Temperatura del Suelo:<\/b><\/p>\n

      Para optimizar el riego y evitar el estr\u00e9s h\u00eddrico.\u00a0 \u00a0<\/span><\/p>\n

      Niveles de Nutrientes:<\/b><\/p>\n

      Sensores que miden macronutrientes clave como Nitr\u00f3geno (N), F\u00f3sforo (P) y Potasio (K) para guiar una fertilizaci\u00f3n precisa.\u00a0 \u00a0<\/span><\/p>\n

      pH y Conductividad El\u00e9ctrica:<\/b><\/p>\n

      Indicadores de la salud y salinidad del suelo.\u00a0 \u00a0<\/span><\/p>\n

      \n
      <\/div>\n<\/div>\n

      Condiciones Clim\u00e1ticas:<\/b><\/p>\n

      Estaciones meteorol\u00f3gicas en el campo que registran temperatura, humedad ambiental, velocidad del viento y radiaci\u00f3n solar.\u00a0 \u00a0<\/span><\/p>\n

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      <\/div>\n<\/div>\n

      Drones y Sat\u00e9lites: Los Ojos en el Cielo:<\/b><\/p>\n

      Mientras que los sensores IoT proporcionan datos puntuales y continuos, los drones y sat\u00e9lites ofrecen una visi\u00f3n sin\u00f3ptica y peri\u00f3dica de grandes extensiones.<\/p>\n

      Son los “ojos” del sistema, capaces de ver m\u00e1s all\u00e1 del espectro visible humano gracias a una variedad de tecnolog\u00edas de imagen :\u00a0 \u00a0<\/span><\/p>\n

      C\u00e1maras Multiespectrales e Hiperespectrales:<\/b><\/p>\n

      Estas c\u00e1maras capturan la reflectancia de la luz en m\u00faltiples bandas del espectro electromagn\u00e9tico.<\/p>\n

      Permiten calcular \u00edndices de vegetaci\u00f3n como el famoso NDVI (\u00cdndice de Vegetaci\u00f3n de Diferencia Normalizada)<\/b>.<\/p>\n

      El NDVI es un indicador robusto de la salud y vigor de la vegetaci\u00f3n; un NDVI alto sugiere una planta sana y con alta actividad fotosint\u00e9tica, mientras que un valor bajo puede indicar estr\u00e9s por falta de agua, nutrientes o enfermedad.\u00a0 \u00a0<\/span><\/p>\n

      C\u00e1maras T\u00e9rmicas:<\/b><\/p>\n

      Detectan la radiaci\u00f3n infrarroja emitida por las superficies, permitiendo crear mapas de temperatura.<\/p>\n

      En agricultura, son extremadamente \u00fatiles para detectar estr\u00e9s h\u00eddrico, ya que las plantas con falta de agua tienden a tener una temperatura foliar m\u00e1s alta.\u00a0 \u00a0<\/span><\/p>\n

      Sensores LiDAR (Light Detection and Ranging):<\/b><\/p>\n

      Utilizan pulsos de l\u00e1ser para medir distancias y crear modelos tridimensionales de alta precisi\u00f3n del terreno y de la estructura de la canopia de las plantas.<\/p>\n

      Esto es \u00fatil para la planificaci\u00f3n del riego, el an\u00e1lisis de la erosi\u00f3n y la estimaci\u00f3n de la biomasa.\u00a0 \u00a0<\/span><\/p>\n

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      3.2: La Visi\u00f3n que Supera al Ojo Humano \u2013 El Poder de la Visi\u00f3n por Computadora<\/span><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

      Si los drones y las c\u00e1maras son los ojos, la visi\u00f3n por computadora (Computer Vision<\/i>) es el c\u00f3rtex visual que interpreta lo que ven.<\/p>\n

      Esta rama de la IA permite a las m\u00e1quinas analizar, procesar y comprender informaci\u00f3n del mundo visual (im\u00e1genes y videos) de una manera similar a la humana, pero con una velocidad y precisi\u00f3n sobrehumanas.<\/p>\n

      Sus aplicaciones en la agricultura son cr\u00edticas y transformadoras:\u00a0 \u00a0<\/span><\/p>\n