¿Qué sucede cuando la IA llega a los campos de algodón?

Periodista ANASTACIO ALEGRIA
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La agricultura precisa utiliza herramientas y tecnologías como GPS y sensores de monitoreo, medidas y reaccionar a los cambios en tiempo real en el campo de la granja. Esto incluye el uso de tecnologías de inteligencia artificial para tareas como ayudar a los agricultores, ninguno de los pesticidas solo donde necesitan.

Sin embargo, la agricultura precisa no se lleva a cabo ampliamente en muchas áreas rurales de los Estados Unidos.

Estudiamos comunidades inteligentes, ciencia de la vida en la salud de la vida y salud y salud en la comunidad y participamos en un proyecto de investigación sobre IA y pesticidas en la comunidad agrícola de las zonas rurales de Georgia.

Nuestro equipo, dirigido por la Georgia de la Universidad del Sur y la Ciudad de Millen, con el apoyo de la Universidad de Georgia, las escuelas secundarias locales y los sensores de energía pilotos para ayudar a los agricultores de algodón a optimizar el uso de algodón. Georgia es uno de los mejores países que produce algodón en los Estados Unidos, y el algodón contribuye a casi mil millones de mil millones de miles de millones de estadounidenses de la economía estadounidense en 2024. Pero solo el 13% de los agricultores de Georgia usan prácticas agrícolas precisas.

Asociación pública-privada-académica

Las innovaciones impulsan el crecimiento económico, pero el acceso a esto a menudo se detiene en los límites principales de la ciudad. Las comunidades más pequeñas y rurales a menudo se omiten, carecen de fondos, asociaciones y medios técnicos que progresan en el combustible en otros lugares.

Al mismo tiempo, el 75% del impacto económico proyectado de IA generativo se concentra en clientes, marketing, ingeniería y desarrollo y desarrollo de software, de acuerdo con los informes de McKinsei de 2023. Años. Por el contrario, las aplicaciones de IA que mejoran la infraestructura, los sistemas alimentarios, la seguridad y la salud siguen siendo insuficientemente utilizadas.

Sin embargo, las comunidades más pequeñas y rurales son ricas en potencial: casas para instituciones de anclaje como pequeñas empresas, grupos civiles y escuelas que están profundamente invertidas en sus comunidades. Y este potencial se puede aprovechar para desarrollar y aplicaciones que caen fuera de los dominios corporativos tradicionales.

La asociación para la innovación, la coalición de personas y organizaciones de la Academia, Gobierno e Industria, ayuda en el puente de esa brecha. Desde su lanzamiento hace casi cinco años, la Asociación para la Innovación apoyó a 220 proyectos, Kentucky, Tennessee, Virginia, Texas y Alabama, una asociación con más de 300 comunidades en pobreza energética a la seguridad energética a la seguridad del río.

Una asociación para el programa de innovación proporciona financiamiento de semillas y apoyo técnico para equipos de investigación en la comunidad. Este apoyo permite soluciones locales al problema que fortalece e investiga la erudición y los resultados de la comunidad. El programa recientemente se centró en el papel de la inteligencia artificial civil, la IA que apoya a las comunidades y los gobiernos locales. Nuestro proyecto en un campo de algodón con el uso de pesticidas es parte de este programa.

Plagas y pesticidas de algodón

Nuestro proyecto en el distrito de Jenkins, Georgia, prueba ese potencial. Distrito de Jenkins, con una población de aproximadamente 8,700, entre los mejores 25 condados que crecen algodón en el estado. En 2024. Alrededor de 1,1 millones de hectáreas de tierra en Georgia se plantaron algodón y se basó en el censo del censo en el condado agrícola del condado 2022. Años, el distrito clasificó 173. De aproximadamente 765 distritos que producen algodón en los Estados Unidos.

El algodón es la parte principal de la agricultura de Georgia. Daeshea McGee

Los beneficios estatales de suelos fértiles, subtropicales en climas moderados y abundantes recursos naturales, y todos apoyan la industria agrícola exitosa. Pero estas mismas condiciones también fomentan las plagas y enfermedades.

Los agricultores en el condado de Jenkins, así como muchos agricultores, enfrentan numerosas infestaciones insectivas, incluidos errores apestosos, palitos de algodón, maíz cosido, errores de plantas calentadas y orejas. Los agricultores hacen el uso severo de pesticidas. Sin datos de error precisos, los agricultores eventualmente usan más pesticidas de los que probablemente sean necesarios, arriesgando a los residentes de salud y agregando costos.

Aunque existen algunas herramientas existentes para el manejo integrado de plagas, como una aplicación para insectos insectos de insectos de algodón de algodón de algodón, no se adoptan ampliamente y se limitan a ciertos errores. Otros métodos, como la reconstrucción manual tradicional y el uso de trampas pegajosas, funcionan de manera intensiva y duradera, especialmente en el cálido clima de verano.

Nuestro equipo de investigación se ha decidido a combinar los métodos de detección de plagas de IA con prácticas de gestión de plagas integradas existentes y asesoramiento de insectos. El objetivo era mejorar significativamente la detección de plagas, reducir el nivel de exposición a los pesticidas y reducir el uso de insecticidas en las granjas de algodón en el condado de Jenkins. El documento compara diferentes formas de rastrear insectos y estima el nivel de pesticidas en los campos y las áreas semiurbanas cercanas.

Elegimos ocho grandes campos de algodón administrados por agricultores locales en Millen, cuatro lugares activos y cuatro de control, para recolectar muestras ambientales antes de que los agricultores comenzaran a plantar algodón y apliquen pesticidas.

estructura abierta triangular

E insectos de plagas se han identificado mientras vuelan a través del sensor de luz dentro de esta trampa. Daeshea McGee

El equipo ayudó al nuevo sistema de IA para monitorear los insectos basados ​​en IA llamado Flying by FarmSense. El sistema utiliza un algoritmo de aprendizaje automático que está capacitado para reconocer el ala única de cada tipo de gente en esencia. La trampa especializada está equipada con sensores ópticos infrarrojos que proyectan vigas de luz infrarroja invisibles, llamadas cortinas de luz, sobre la entrada del túnel triancular. El sensor monitorea la cortina de luz y utiliza un algoritmo de aprendizaje automático para identificar cada tipo de plaga, mientras que los insectos vuelan en la trampa.

El verano contiene información sobre la prevalencia de los insectos objetivo, dando a los agricultores una alternativa a los insectos tradicionales. La información permite a los agricultores ajustar su frecuencia de pulverización de pesticidas para satisfacer la necesidad.

¿Qué aprendimos?

Aquí hay tres cosas que hemos aprendido hasta ahora:

1. Potencial de control de plagas predictivo: las herramientas de IA pueden ayudar a los agricultores exactamente exactamente exactamente donde es probable que ocurran epidemias de plagas. Esto significa que solo pueden comportarse en áreas que necesitan, ahorrar tiempo, trabajo y costos de pesticidas. Es una transición de precisión a precisión, y son las habilidades de los agricultores que pueden usar la temporada después de la temporada.

2 Los agricultores de toma de decisiones fuertes: los resultados preliminares indican que los sensores propuestos pueden seguir efectivamente a las poblaciones de insectos específicos de la granja de algodón. Incluso después de que los sensores no tienen, los agricultores que los usaron son mejores en la aplicación de plagas. Esto se debe a que los paneles de control de IA y las aplicaciones móviles ayudan a ver cómo crecen las plagas para las plagas y reaccionan a diferentes condiciones de campo. Los investigadores también tienen la oportunidad de acceder de forma remota a las plataformas satelitales basadas en el monitoreo satelital en sus computadoras, mejorando aún más la cooperación y el aprendizaje.

3. Construcción de talento de ágata local para capacitación y agricultores en la detección de IA de las plagas que trabajan más que la protección de cultivos de algodón. Construye alfabetización digital, abriendo la puerta de carrera de Agtech y la preparación de las comunidades para futuras innovaciones. Las mismas herramientas pueden ayudar a los gobiernos locales a administrar mosquitos y garrapatas y abrir múltiples innovaciones de AgTech.

Borrador de innovación rural

Utilizando la IA para detectar plagas temprano y reducir el uso de pesticidas, el proyecto tiene como objetivo reducir los residuos dañinos en el suelo y el aire locales al tiempo que apoya la agricultura más sostenible. Este proyecto piloto podría ser un borrador que usan las comunidades rurales y principalmente para reforzar la agricultura, reducir los riesgos para la salud pública y construir experiencia local.

Como importante, este trabajo fomenta más civiles y aplicaciones, basadas en las necesidades reales de la comunidad, que otros pueden adoptar y ajustar en otro lugar. La IA y las innovaciones no necesitan ser urbanas o corporativas para tener un efecto significativo, ni necesita tecnología avanzada para ser innovadora. Con las asociaciones reales, y las pequeñas ciudades pueden aprovechar las innovaciones para el crecimiento económico y común.


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