Tendencias de IA Agrícola
marzo 21, 2024
Análisis de mercado de IA
El mercado de inteligencia artificial (IA) en la agricultura se valoró en USD 1.7 mil millones en el año en curso y se espera que alcance los USD 4.7 mil millones en los próximos cinco años, a una tasa compuesta anual de 22.55% durante el período de pronóstico.
El tractor sin conductor es tendencia en el mercado, ya que estos tractores pueden dirigir automáticamente utilizando tecnología basada en GPS, levantar herramientas del suelo, reconocer los límites de una granja y ser operados de forma remota usando una tableta. Una flota de tractores automatizados más pequeños podría aumentar los ingresos de los agricultores en más del 10 por ciento y reducir los costos de mano de obra agrícola.
¿Qué beneficios traen los mercados de IA agrícola?
- Maximizar el rendimiento de los cultivos utilizando técnicas de aprendizaje automático está impulsando el mercado. La selección de especies es un proceso tedioso de búsqueda de genes específicos que determinan la efectividad del uso del agua y los nutrientes, la adaptación al cambio climático, la resistencia a las enfermedades, el contenido de nutrientes o un mejor sabor. El aprendizaje automático, en particular los algoritmos de aprendizaje profundo, requiere décadas de datos de campo para analizar el rendimiento de los cultivos en diversos climas. Sobre la base de estos datos, se puede construir un modelo de probabilidad para predecir qué genes probablemente contribuirán con un rasgo beneficioso a una planta.
- Un aumento en la adopción de la tecnología de reconocimiento facial de ganado está impulsando el mercado. Al aplicar métricas avanzadas, incluidos los programas de reconocimiento facial del ganado y la clasificación de imágenes incorporada con los puntajes de condición corporal y los patrones de alimentación, las granjas lecheras ahora pueden monitorear individualmente todos los aspectos de comportamiento de un grupo de ganado.
- El aumento del uso de vehículos aéreos no tripulados (UAV) en las granjas agrícolas está impulsando el mercado, ya que el uso de drones en la industria agrícola se puede utilizar en el escaneo de campos de cultivo con sensores de imágenes multiespectrales compactos, creación de mapas GPS a través de cámaras a bordo, transporte de carga útil pesada y monitoreo de ganado con drones equipados con cámaras de imágenes térmicas, lo que aumenta la demanda de UAV.
- Sin embargo, la necesidad de estandarización está restringiendo el crecimiento del mercado, ya que la necesidad de estándares de recopilación e intercambio de datos es alta. El aprendizaje automático, la inteligencia artificial y el diseño avanzado de algoritmos se han movido rápidamente, pero la recopilación de datos agrícolas significativos y bien etiquetados está muy por detrás.
- El impacto general de COVID-19 en el mercado agrícola de IA fue positivo. La pandemia actuó como un catalizador para la innovación y la transformación digital en la industria, impulsando la adopción de soluciones impulsadas por IA para aumentar la eficiencia, la productividad y la sostenibilidad. La necesidad de monitoreo y gestión remotos aceleró la digitalización de los procesos agrícolas. Las herramientas impulsadas por IA para el análisis de datos, el modelado predictivo y la agricultura inteligente se han vuelto esenciales para optimizar la producción, reducir el desperdicio y garantizar la seguridad alimentaria.
Se espera que el segmento de aplicaciones de análisis de drones tenga una cuota de mercado significativa
- La integración del análisis de drones y la IA en la agricultura ofrece un enorme potencial para optimizar las operaciones agrícolas, reducir los costos y mejorar la sostenibilidad. Al aprovechar el poder de la IA para analizar los datos capturados por drones, los agricultores pueden tomar decisiones basadas en datos, mejorar la asignación de recursos y lograr una mayor productividad. Por lo tanto, se espera que el análisis de drones sea un impulsor importante del mercado de IA en la agricultura.
- Los drones con cámaras y sensores de alta resolución pueden capturar grandes cantidades de datos sobre cultivos, condiciones del suelo y características del campo. Combinados con análisis impulsados por IA, estos datos permiten a los agricultores obtener información valiosa sobre la salud de los cultivos, los niveles de nutrientes, las infestaciones de plagas y otros factores que influyen en la productividad agrícola.
- El análisis de drones impulsado por IA permite prácticas de agricultura de precisión al proporcionar información detallada sobre áreas específicas dentro de un campo. Mediante el uso de algoritmos de IA para analizar los datos capturados por drones, los agricultores pueden identificar variaciones en el crecimiento de los cultivos, los niveles de humedad del suelo o las poblaciones de plagas. Esto permite intervenciones específicas, como fertilizantes precisos, pesticidas o aplicaciones de riego, lo que lleva a una utilización optimizada de los recursos y al aumento del rendimiento de los cultivos.
- Los drones equipados con análisis habilitados para IA pueden monitorear los cultivos a lo largo de sus etapas de crecimiento. Al analizar las imágenes de drones y los datos de los sensores, los algoritmos de IA pueden detectar signos tempranos de estrés en las plantas, brotes de enfermedades o deficiencias de nutrientes. Los agricultores pueden tomar medidas proactivas, como ajustar el riego, aplicar tratamientos apropiados o implementar medidas preventivas, para mitigar los riesgos y optimizar la salud de los cultivos.
- Los análisis de drones impulsados por IA permiten a los agricultores monitorear de manera eficiente grandes áreas agrícolas. En lugar de realizar inspecciones manuales que consumen mucho tiempo, los algoritmos de IA pueden analizar automáticamente los datos capturados por drones e identificar áreas que requieren atención. Esto agiliza las operaciones, ahorra costos de mano de obra y permite a los agricultores tomar decisiones informadas basadas en información precisa y oportuna. Según NASSCOM, para 2025, se agregarán aproximadamente USD 90 mil millones de valor al sector agrícola a través de datos y tecnologías de inteligencia artificial en la India. Con todos los sectores combinados, se proyecta que la inteligencia artificial agregará aproximadamente USD 500 mil millones al PIB de la India para 2025.
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