Microsoft y el INTA firmaron un acuerdo de colaboración para trabajar en proyectos de desarrollo conjunto de Inteligencia Artificial para su aplicación en el agro, con el objetivo de contribuir a mejorar la competitividad de los sectores productivos nacionales.
Para darlo a conocer, se desarrolló un encuentro que tuvo como disertantes a altos ejecutivos de entidades como S4, Paraná Seguros, el Instituto de Clima y Agua del INTA Castelar y la Gerencia de Informáticas del INTA, quienes compartieron sus proyectos orientados a convertir en inteligentes millones de datos disponibles para anticipar las consecuencias de los cambios climáticos. La inteligencia artificial aplicada en el agro abre nuevas oportunidades que se expusieron como casos de éxito.
S4, la empresa de tecnología en cultivos estrenó el primer índice mundial para cubrir los efectos de la sequía y el riesgo, basado en información satelital y ofreciendo soluciones para enfrentar los riesgos climáticos. El proyecto obtiene la información a partir de una conexión de varios satélites de la NASA que miden los signos vitales del planeta, y a partir de herramientas de Machine Learning de Microsoft Azure desarrollan algoritmos que les permiten reconocer el tipo de cultivo.
Por su parte, Paraná Seguros presentó su nuevo sistema de alarma Tero Granizo, una aplicación diseñada para complementar a los seguros agrícolas de granizo a partir del procesamiento inteligente de datos. Es el primer desarrollo nacional que comparte información meteorológica georreferenciada sobre los campos asegurados en tiempo real, mediante la fusión entre Internet de las Cosas, las últimas tecnologías predictivas climáticas y los nuevos soportes de comunicación.
Gestión pública
Los representantes del INTA anunciaron que están desarrollando un proyecto de Internet de las Cosas para conectar vacas mediante sensores que puedan entregar información, como las pulsaciones o temperaturas.
Carlos Di Bella, director del Instituto de Clima y Agua del INTA Castelar, expuso que “es necesario transformar los datos en información de calidad e integrada a otras en modelos que faciliten la toma de decisiones eficientes y estratégicas que ayudan a reducir la incertidumbre”. Asimismo, añadió que “es importante analizar cómo se captan los datos, cuáles son las plataformas que nos permitirán obtener, gestionar y transferir información para la toma de decisiones”.
También, Fernando Riccitelli, Gerente de Informática del INTA, agregó: “Estamos pensando en desarrollar proyectos de Machine Learning a fin de generar modelos basados en el triángulo de la enfermedad: ambiente – huéspedes – patógeno”, aunque reconoció que primero deben recorrer un proceso de consolidación de los datos de todas las fuentes enmarcadas en el proyecto Big Data.
