El campo mexicano atraviesa una transformación con la llegada de la inteligencia artificial (IA) para mejorar cultivos y reducir el consumo de agua.
Sensores, imágenes satelitales y análisis de datos permiten identificar necesidades específicas de las parcelas y mejorar decisiones durante los ciclos agrícolas.
En Querétaro comenzó el primer modelo Forward Farming del país, implementado en Rancho Hontoria para enfrentar sequías, plagas y cambio climático.
El proyecto utiliza cerca de 70 hectáreas de la finca, donde se realiza transferencia tecnológica enfocada en desarrollar nuevas prácticas agrícolas.
De acuerdo con la FAO, hasta cuatro de cada 10 cultivos pueden perderse anualmente por plagas, malezas, lluvias y otros factores.
Por ello, el modelo busca identificar riesgos en las parcelas y generar información que permita a los productores anticiparse a posibles pérdidas.
Rancho Hontoria
Rancho Hontoria estudia alternativas para mejorar la producción de maíz, brócoli, apio y avena, además de mantener sus actividades ganaderas.
Bayer implementó el modelo en México con apoyo de la finca, mientras una estrategia similar se desarrolla en países de América, Europa y Asia.
Las primeras pruebas reportan hasta 25% más productividad y más de 50% de ganancias adicionales para los agricultores participantes.
También se registró una reducción de al menos 30% en el consumo de agua y 20% en las emisiones de CO₂.
IA para saber cuándo regar
Una de las herramientas utilizadas es Carlota, sistema mexicano que combina inteligencia artificial, imágenes satelitales y datos en tiempo real.
La plataforma determina dónde, cuándo y cuánto regar, considerando las condiciones específicas de cada parcela monitoreada.
Actualmente cuenta con más de 708 dispositivos instalados, equivalentes a 25 mil 820 hectáreas bajo monitoreo tecnológico.
Los datos proporcionados indican que las áreas supervisadas registraron una reducción de 30% en el consumo de agua.
Tecnología para fertilizar y cosechar
Otra herramienta es FieldView, plataforma que permite monitorear parcelas remotamente y obtener información durante distintas etapas del ciclo agrícola.
Los datos ayudan a tomar decisiones sobre siembra, fertilización, protección de cultivos y cosecha, con información más detallada del terreno.
El objetivo es reducir el margen de error y utilizar los recursos agrícolas de manera más eficiente frente a los retos climáticos.
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