Recientemente, Jagtap recurrió a la inteligencia artificial en busca de ayuda, con la ayuda de científicos del cercano Agricultural Development Trust (ADT) de Baramati y utilizando la tecnología de inteligencia artificial de Microsoft.
Nimbut, Maharashtra, INDIA – “¿Listo?”, pregunta Suresh Jagtap, luego se da vuelta y desaparece en un campo de altas cañas de azúcar.
En el interior hay un mundo de verde moteado. El granjero de 65 años hace crujir las hojas a un lado, despejando un rápido camino hacia una delgada estructura de metal que se alza por encima.
Su familia lleva generaciones cultivando verduras, frutas y, más recientemente, caña de azúcar. Con el paso de los años, el cambio climático ha hecho que el clima sea más impredecible y extremo, y ha aumentado el riesgo de plagas y enfermedades.
Recientemente, Jagtap recurrió a la inteligencia artificial en busca de ayuda, con la ayuda de científicos del cercano Agricultural Development Trust (ADT) de Baramati y utilizando la tecnología de inteligencia artificial de Microsoft.
La alta estructura metálica es una estación meteorológica. En la parte superior hay medidores de viento, lluvia, energía solar, temperatura y humedad. En la parte inferior, sensores en el suelo miden la humedad, el pH y la conductividad eléctrica, así como nutrientes como el potasio y el nitrógeno. Los datos se combinan con imágenes satelitales y de drones, así como con datos históricos, y se analizan para generar alertas diarias simples a través de una aplicación móvil: regar más, rociar fertilizante, buscar plagas. Un mapa satelital señala exactamente dónde se necesita cada acción.
El objetivo es hacer exactamente lo correcto en el momento correcto para optimizar las condiciones de crecimiento y obtener el premio máximo: una cosecha cuando el contenido de sacarosa en la caña esté en su punto máximo.
Desde que plantaron esta parcela de prueba de un acre en su granja de cuatro acres hace seis meses, Jagtap y su familia han seguido las instrucciones religiosamente. La cosecha no será hasta noviembre de 2025, pero ya ven la diferencia.
“El crecimiento es bueno”, dijo Jagtap. “Las hojas son más verdes y la altura es más uniforme”.
«Ver para creer»
La India es el mayor productor mundial de caña de azúcar, pero gran parte de ella procede de pequeñas explotaciones como la de Jagtap, en Maharashtra, y la de Uttar Pradesh, en el norte. Para los pequeños agricultores, la sequía, las inundaciones, las plagas y las enfermedades pueden acabar con cosechas enteras y empujar a los agricultores al endeudamiento e incluso al suicidio .
ADT Baramati se creó en la década de 1970 para ayudar a los agricultores de la región propensa a la sequía a adoptar métodos agrícolas modernos. Hoy en día, cuenta con un equipo de trabajo activo de divulgación y sus investigadores colaboran con instituciones de todo el mundo. Sus agrónomos de campo han enseñado a los agricultores locales, entre otras muchas cosas, el riego por goteo, que utiliza mucha menos agua que la inundación tradicional de los campos, la agricultura sin suelo, los métodos modernos de injerto y la inseminación artificial con toros extranjeros y vacas locales para aumentar la producción de leche.
Pratap Pawar, administrador de ADT Baramati, en un invernadero que proporciona un clima controlado para las plantas. Foto de Selvaprakash Lakshmanan para Microsoft.
Alrededor de 1,6 millones de agricultores locales se benefician de ADT Baramati. La fundación organiza un festival anual de agricultores llamado Krushik en su campus de 150 acres, donde se presentan nuevas técnicas y al que asisten más de 200.000 agricultores de toda la India.
“Ver para creer es la filosofía de los agricultores”, dijo Pratap Pawar, fideicomisario de ADT Baramati.
Fue en el festival de agricultores de enero de 2024 que ADT Baramati presentó su proyecto de inteligencia artificial: alrededor de una docena de cultivos, desde caña de azúcar hasta tomates y okra, todos cultivados con información obtenida mediante inteligencia artificial. Lo llamaron la «Granja del futuro».
La parcela de prueba de caña de azúcar había producido tallos más altos y gruesos (que pesaban entre un 30 y un 40 por ciento más en el momento de la cosecha) y producían un 20 por ciento más de sacarosa. La parcela requería menos agua y fertilizantes, y el ciclo completo del cultivo era más corto (12 meses en lugar de 18).
“Mostramos datos relacionados con el agua, el clima, los nutrientes y el pH del suelo”, dijo el Dr. Yogesh Phatake, un microbiólogo que trabaja en el proyecto. “Obtuvimos una respuesta muy interesante”.
Se inscribieron unos 20.000 agricultores, de los cuales 1.000 fueron seleccionados para el primer ensayo, centrado en la caña de azúcar. Una cohorte inicial de 200 comenzó a plantar a mediados de 2024.
La parcela de prueba de caña de azúcar produjo tallos más altos y más gruesos (que pesaban entre 30 y 40 por ciento más en el momento de la cosecha) con un 20 por ciento más de sacarosa.
Cómo evitar una brecha en la IA
La tecnología incorpora datos meteorológicos, del suelo y otros datos de satélites, así como de sensores agrícolas, en una plataforma de datos de Microsoft llamada Azure Data Manager for Agriculture (anteriormente llamada FarmBeats), para que los agricultores puedan ver con precisión lo que está sucediendo en sus granjas con unos pocos clics.
El proyecto FarmVibes.ai, un proyecto de investigación de código abierto de Microsoft Research, se basa en FarmBeats para analizar los datos, junto con datos históricos de cultivos, para brindar información que abarca todo, desde si los cultivos reciben suficiente agua hasta si una granja tiene una plaga, de qué tipo y cómo deshacerse de ella.
La inteligencia artificial generativa va un paso más allá. Microsoft Azure OpenAI Service convierte los detalles técnicos en acciones cotidianas sencillas para el agricultor: fertilizar en áreas señaladas por datos satelitales, por ejemplo, o detectar plagas, todo ello a través de una aplicación móvil en inglés, hindi y los idiomas locales maratí. También crea un plan de ciclo de vida del cultivo para los agricultores en un lenguaje sencillo, para que sepan exactamente qué hacer a continuación, eliminando las conjeturas de la agricultura.
La aplicación móvil se llama Agripilot.ai, personalizada para ADT Baramati por el socio de Microsoft Click2Cloud.
La Granja del Futuro: Cómo funciona
Para algunas de las personas involucradas, esto es algo personal.
Click2Cloud tiene su sede en Estados Unidos y entre sus clientes se incluyen grandes empresas agrícolas estadounidenses, gobiernos de Oriente Medio y empresas de plantaciones del sudeste asiático. El director ejecutivo, Prashant Mishra, creció cerca de Nagpur, un distrito de Maharashtra que ha sido testigo de un alto número de suicidios de agricultores.
“Les estamos dando a los pequeños agricultores los datos, las herramientas y la inteligencia que les damos a los grandes”, dijo Mishra. Además de Maharashtra, Click2Cloud está trabajando para implementar la solución con los gobiernos estatales de Chhattisgarh y Uttar Pradesh para múltiples cultivos.
Ranveer Chandra, director de tecnología de Agroalimentación en la sede central de Microsoft, que inició el proyecto FarmBeats en 2015 y ayudó a lanzar la “Granja del Futuro” de Baramati en 2024, pasaba las vacaciones de niño en la granja de sus abuelos en Bihar, al noreste de la India.
“En el pasado, los agricultores han sufrido una brecha digital”, dijo Chandra. “Si no lo hacemos bien, tendremos una brecha de inteligencia artificial. Los agricultores ricos se vuelven más ricos, los agricultores pobres se vuelven más pobres”.
Alcanzar el pico de sacarosa
A mediados de 2024, unos 200 agricultores de los alrededores de Baramati plantaron parcelas de prueba de aproximadamente un acre cada una, y cada uno pagó una tarifa única de 10.000 INR (117 dólares estadounidenses) por las pruebas de suelo y la capacitación a ADT Baramati para participar en la prueba. La Fundación aportó 75.000 INR (882 dólares estadounidenses) en hardware y otros costos por agricultor.
Jagtap y su hijo, Tejas, de 28 años, revisan su aplicación Agripilot.ai todos los días para ver si hay alertas. Tejas tiene una licenciatura en agricultura y vive en la granja familiar con su esposa.
Los Jagtap notaron mejoras desde el principio. Por ejemplo, cada retoño producía diez o más retoños (los brotes que se convierten en tallos), en comparación con los cinco o seis que producían anteriormente.
Otra agricultora local, Seema Chavan, de 54 años, plantó caña de azúcar en una hectárea y media en agosto. Las dos hectáreas y media que le quedan todavía se cultivan de forma convencional.
Dijo que solía fertilizar todo, fuera necesario o no, y regar todo, hasta el punto de degradar la calidad del suelo.
Ahora controla su granja todos los días desde su teléfono móvil.
La agricultora Seema Chavan en un campo de caña de azúcar. Foto de Selvaprakash Lakshmanan para Microsoft.
Durante la entrevista en el campus de ADT Baramati, rápidamente presionó varios íconos en la aplicación Agripilot.ai y aparecieron mapas satelitales de su granja que mostraban diferentes tonos de verde para indicar si había estrés vegetal en alguna zona. De esa manera, puede regar, fertilizar o rociar pesticidas solo en áreas específicas, lo que es mejor para la caña de azúcar y también para su bolsillo.
El 2 de diciembre, una alerta advertía sobre el riesgo de roya parda, una enfermedad de las plantas, y recomendaba rociar con fungicida. Una alerta del 15 de diciembre advertía sobre la gran cantidad de malezas y recomendaba eliminarlas. Chavan, que vive a 24 kilómetros de su granja, llama a los trabajadores agrícolas para avisarles cuando no está allí en persona.
Durante la temporada de lluvias, recibió avisos para que no regara los cultivos. Los agricultores vecinos le aconsejaron que lo hiciera de todos modos. “Me arriesgué”, dijo, y desistió. Sus cañas de azúcar siguieron prosperando.
El objetivo final es predecir el mejor momento para la cosecha, alrededor de octubre de 2025. La aplicación Agripilot.ai predice el pico de azúcar basándose en una combinación de pruebas aleatorias en la granja local, así como en datos históricos de otras granjas y de procesadores de azúcar. Ese período pico dura solo 20 días, dijo Mishra de Click2Cloud, después de los cuales los niveles de azúcar comienzan a caer.
Históricamente, a los agricultores se les pagaba por el peso de su caña de azúcar, pero lo que más les importa a las fábricas de azúcar es el contenido de sacarosa. Mishra dijo: “Ayudamos con toda la planificación en torno a eso”.
Los investigadores afirman que la aplicación será más precisa a medida que más agricultores la utilicen y la IA sea más capaz de analizar patrones de datos. Por ahora, los agrónomos de ADT Baramati están revisando las alertas generadas por la IA antes de enviarlas.
En los últimos seis meses, entre el 10 y el 20 por ciento de las recomendaciones fueron editadas para mejorar su precisión, dijo Phatake. Para cuando este ciclo de cultivo termine a fines de 2025, dijo, el sistema debería estar lo suficientemente maduro como para requerir una mínima intervención humana.
La próxima disrupción
Si la IA puede ayudar a que la agricultura en la India sea más sostenible, tal vez menos jóvenes se marcharán a las grandes ciudades.
“Los jóvenes se sentirán atraídos por la agricultura”, dijo Aditya Vilas Bhagat, de 28 años, otro agricultor local que ha plantado una parcela de prueba de caña de azúcar. “Nos enfrentamos a ese problema”.
Bhagat tiene una licenciatura en ciencias agrícolas y un diploma de posgrado en administración de empresas agrícolas y regresó para ayudar a supervisar las 160 hectáreas de caña de azúcar de su familia en la cercana aldea de Korhale Bhudra. La inteligencia artificial es solo la última tecnología que ha adoptado la granja, después de las tuberías de riego por goteo, los paneles solares para la energía y los drones para rociar fertilizantes y pesticidas.
Para los defensores de la IA en la agricultura, esto es solo el comienzo.
“La India está preparada para esta nueva disrupción”, afirmó Chandra de Microsoft. “Piensen en la próxima ola más allá de la Revolución Verde. Estamos en el umbral de la próxima gran disrupción en la agricultura con la IA y los datos. La India está en una etapa temprana, pero está preparada”.
Imagen superior: Suresh Jagtap, un agricultor de Nimbut, Maharashtra, controla la salud de su cultivo de caña de azúcar a través de una aplicación móvil. Detrás de él hay una estación meteorológica. Foto de Selvaprakash Lakshmanan para Microsoft.
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