IA-Agriculture

Fuente: Colaje imágenes Google

Mientras en esta bitácora defendemos el valor de indagar la etnoagricultura, etnoedafología y conocimiento campesino, con vistas a alcanzar una agricultura ecológica sustentable en el mundo, otros, los que son mirar atrás por pura ignorancia, siguen prometiéndonos un “mundo feliz” con sus avances tecnológicos que revolucionarán el mundo. Cuando se leen las noticias diarias que proceden de diversas partes del mundo, la publicitad a favor de lo que se denomina  agricultura de precisión, inteligente, etc. es continua, machacona hasta la saciedad. “Un martillo pilón” que perturba nuestras entendederas.  Tal márquetin  propiciado por las empresas con la ayuda de muchos investigadores. Como niños con juguetes nuevos, parecen despreocuparse por la situación y penurias de este mundo. Muy por el contrario, la realidad revela hambre (cuando no hambrunas), un incremento continuo de las desigualdades sociales, paro, miseria y corrupción por doquier y en casi todos los ámbitos del conocimiento. Tales reclamos publicitarios se me antojan algo así como exponer a nuestros peques a visionar continuas películas de dibujos animados, hasta que no sepan distinguir la realidad de la ficción, lo probable de lo improbable, etc.. Mejor llevarles a una granja-escuela. Todos los desarrollos que intentan vender “pueden valer”, y algunos mejorar la producción del agro en países ricos, pero que en nada auxilian a los cientos de millones de agricultores de los países eufemísticamente denominados “en desarrollo. Empero al margen de todo esto, surgen nuevas amenazas y dependencias como podréis leer más abajo.

No entiendo la razón de tener que robotizar todo, y arrebatar la mano de obra a los humanos con herramientas diseñadas por otros humanos que, como corolario, acarrean más paro, hambre y en definitiva, desigualdades. Del mismo modo, en un clima cambiante, y cada vez más impredecible…. reto a la IA, con mi IC (Inteligencia de Carbono) a que vaticinen miles de riesgos y problemas, muchos de ellos casi impredecibles por su propia naturaleza pero que alguno o varios de ellos acaecerán, aunque tan solo fuera por un mero cálculo de probabilidades.

Hoy os muestro abajo tres notas de prensa recibidas del Boletín de noticias Terra Daily, que versan sobre el tema desde diferentes puntos de vista. Empero al menos dos de ellas cuestionan ese mundo feliz que inventan en sus mentes las multinacionales y los fans acríticos de las nuevas tecnologías. De color rosa es la siguiente, procedente de uno de los países más exportadores en tecnologías agropecuarias y con una agronomía muy avanzada: “Monitoreo de la salud de los cultivos en los Países Bajos”. Mucho más crítica resulta ser la siguiente: “Big data llega a la granja (….) y finalmente en la siguiente ya se explicitan claramente los riesgos de usar IA para cultivar nuestros alimentos son sustanciales, así como las nuevas dependencias, peligros y demandas de la nueva esclavitud que pueden acarrear. Más aun, una de ellas ya denuncia la ignominia inherente a todo intento de destruir las agriculturas campesinas y étnicas. Los ricos son los listos y los pobres y analfabetos y recatadamente  tontos. Los listillos nos llevan a casi todos hacia la esclavitud y degradación del planeta (y en el caso concreto de los suelos: erosión, contaminación, etc.), y quien no lo entienda así es tonto de remate. Francamente uno puede llegar a pensar que se trata “de algún modo” de crímenes de lesa humanidad.

Reitero que no estoy en contra de las nuevas tecnologías. El problema estriba en quien las crea y para qué. Y en el trasfondo siempre topamos con ese poderoso caballero que es “don dinero” y en usa furioso y desenfrenado deseo de poder que penaliza a la inmensa mayoría de la humanidad. Este es el precio que pagamos al obligar a los científicos a ser tecnocientíficos, cuyos objetivos son rabiosamente distintos.

No os perdáis las noticias más críticas ya que enriquecen hasta mi acervo anti-tecnocientífico.

Juan José Ibáñez

Continúa…….

Los riesgos de usar IA para cultivar nuestros alimentos son sustanciales
por Staff Writers; Cambridge UK (SPX) Mar 01, 2022

La inteligencia artificial (IA) está a punto de impulsar una revolución agrícola y ayudar a enfrentar el desafío de alimentar a nuestra creciente población mundial de una manera sostenible. Pero los investigadores advierten que el uso de nuevas tecnologías de IA a escala conlleva enormes riesgos que no se están considerando.

Imaginemos un campo de trigo que se extiende hasta el horizonte, que se cultiva para obtener harina que se convertirá en pan para alimentar a la gente de las ciudades. Imaginemos que toda la autoridad para labrar, plantar, fertilizar, monitorear y cosechar este campo se ha delegado a la inteligencia artificial: algoritmos que controlan los sistemas de riego por goteo, tractores autónomos y cosechadoras, lo suficientemente inteligentes como para responder al clima y las necesidades exactas del cultivo. Entonces imagina que un hacker arruina las cosas.

Un nuevo análisis de riesgos, publicado en la revista Nature Machine Intelligence, advierte que el uso futuro de la inteligencia artificial en la agricultura conlleva riesgos potenciales sustanciales para las granjas, los agricultores y la seguridad alimentaria que son poco conocidos y subestimados.

La idea de máquinas inteligentes que dirigen granjas no es ciencia ficción. Las grandes empresas ya son pioneras en la próxima generación de ag-bots autónomos y sistemas de apoyo a la decisión que reemplazarán a los humanos en el campo“, dijo el Dr. Asaf Tzachor en el Centro para el Estudio del Riesgo Existencial (CSER) de la Universidad de Cambridge, primer autor del artículo.

“Pero hasta ahora nadie parece haber hecho la pregunta ‘¿hay algún riesgo asociado con un rápido despliegue de IA agrícola?‘”, agregó.

A pesar de la enorme promesa de la IA para mejorar el manejo de cultivos y la productividad agrícola, los riesgos potenciales deben abordarse de manera responsable y las nuevas tecnologías deben probarse adecuadamente en entornos experimentales para garantizar que sean seguras y protegidas contra fallas accidentales, consecuencias no deseadas y ataques cibernéticos, dicen los autores.

En su investigación, los autores han elaborado un catálogo de riesgos que deben considerarse en el desarrollo responsable de la IA para la agricultura, y formas de abordarlos. En él, dan la voz de alarma sobre los ciberatacantes que potencialmente causan interrupciones en las granjas comerciales que utilizan IA, envenenando conjuntos de datos o apagando pulverizadores, drones autónomos y cosechadoras robóticas. Para protegerse contra esto, sugieren que los “hackers de sombrero blanco” ayuden a las empresas a descubrir cualquier falla de seguridad durante la fase de desarrollo, de modo que los sistemas puedan protegerse contra piratas informáticos reales.

En un escenario asociado con una falla accidental, los autores sugieren que un sistema de IA programado solo para ofrecer el mejor rendimiento de los cultivos a corto plazo podría ignorar las consecuencias ambientales de lograr esto, lo que llevaría al uso excesivo de fertilizantes y la erosión del suelo a largo plazo. La aplicación excesiva de plaguicidas en pos de altos rendimientos podría envenenar los ecosistemas; La aplicación excesiva de fertilizante nitrogenado contaminaría el suelo y las vías fluviales circundantes. Los autores sugieren involucrar a los ecologistas aplicados en el proceso de diseño de la tecnología para garantizar que se eviten estos escenarios.

Las máquinas autónomas podrían mejorar las condiciones de trabajo de los agricultores, aliviándolos del trabajo manual. Pero sin un diseño tecnológico inclusivo, las desigualdades socioeconómicas que actualmente están arraigadas en la agricultura mundial, incluidas las discriminaciones de género, clase y etnia, permanecerán.

Los sistemas agrícolas de IA expertos que no consideran las complejidades de los insumos de mano de obra ignorarán, y potencialmente sostendrán, la explotación de las comunidades desfavorecidas”, advirtió Tzachor.

Varios ag-bots y maquinaria avanzada, como drones y sensores, ya se utilizan para recopilar información sobre los cultivos y apoyar la toma de decisiones de los agricultores: detección de enfermedades o riego insuficiente, por ejemplo. Y las cosechadoras autónomas pueden traer un cultivo sin la necesidad de un operador humano. Estos sistemas automatizados tienen como objetivo hacer que la agricultura sea más eficiente, ahorrando costos de mano de obra, optimizando la producción y minimizando las pérdidas y los residuos. Esto conduce a un aumento de los ingresos para los agricultores, así como a una mayor dependencia de la IA agrícola.

Sin embargo, es probable que los pequeños productores que cultivan la mayoría de las granjas en todo el mundo y alimentan grandes franjas del llamado Sur Global queden excluidos de los beneficios relacionados con la IA. La marginación, las bajas tasas de penetración de Internet y la brecha digital podrían impedir que los pequeños agricultores utilicen tecnologías avanzadas, ampliando las brechas entre los agricultores comerciales y de subsistencia.

Con un estimado de dos mil millones de personas afectadas por la inseguridad alimentaria, incluidos unos 690 millones de desnutridos y 340 millones de niños que sufren deficiencias de micronutrientes, las tecnologías de inteligencia artificial y la agricultura de precisión prometen beneficios sustanciales para la seguridad alimentaria y nutricional frente al cambio climático y una población mundial en crecimiento.

La IA está siendo aclamada como la forma de revolucionar la agricultura. A medida que implementamos esta tecnología a gran escala, debemos considerar de cerca los riesgos potenciales y tratar de mitigarlos al principio del diseño de la tecnología“, dijo el Dr. Sean O hEigeartaigh, Director Ejecutivo de CSER y coautor de la nueva investigación.

Informe de investigación: “La inteligencia artificial responsable en la agricultura requiere una comprensión sistémica de los riesgos y las externalidades”

Monitoreo de la salud de los cultivos en los Países Bajos
por Staff Writers; Paris (ESA) Feb 09, 2022

 

Las misiones satelitales Copernicus Sentinel miden e imaginan nuestro planeta de diferentes maneras para devolver una gran cantidad de información complementaria para que podamos comprender y rastrear cómo está cambiando nuestro mundo y cómo administrar mejor nuestro medio ambiente y recursos. Gracias a los beneficios de los diferentes tipos de datos de dos misiones particulares de Copernicus Sentinel y una nueva e ingeniosa herramienta de conjunto de datos, las personas que trabajan en el sector agrícola, pero que no son expertos en datos satelitales, pueden monitorear la salud y el desarrollo de los cultivos, hasta cada cultivo en campos individuales.

Huelga decir que todos dependemos de la agricultura para obtener alimentos. Sin embargo, la creciente población mundial y la crisis climática están ejerciendo una presión incalculable sobre la producción de alimentos y los recursos hídricos. Si bien las naciones desarrolladas ricas pueden ser capaces de capear una cosecha fallida, la pérdida de una cosecha preciosa puede ser desastrosa para muchos países que enfrentan el grave problema de la seguridad alimentaria.

Tomando medidas desde cientos de kilómetros por encima, los satélites son clave para monitorear la salud de los cultivos, pronosticar los rendimientos, evaluar la vulnerabilidad a la sequía e incluso estimar la absorción de carbono por el suelo para que se puedan reducir las huellas de carbono agrícolas.

Y, los beneficios son aún mayores si se pueden utilizar tipos completamente diferentes de datos satelitales en sinergia.

Sin embargo, muy pocos de nosotros somos expertos en datos satelitales, por lo que es fundamental que los conjuntos de datos estén disponibles de manera fácil de entender y fácil de usar.

Para abordar esta necesidad, la ESA trabajó con la Universidad Tecnológica de Delft en los Países Bajos para desarrollar el Sandbox Agrícola NL. Como su nombre indica, este conjunto de herramientas se ha utilizado para perfeccionarse en los Países Bajos, donde gran parte de la tierra se dedica a la agricultura.

El primer hito en el proyecto, marcó el éxito del equipo en la creación de mapas a nivel nacional, durante todo un año, de la tierra que muestra el tipo de cultivo, los indicadores de la salud del cultivo y el crecimiento a nivel de parcela, que es un área continua de tierra declarada por un agricultor e incluye no más de un tipo de cultivo.

Sorprendentemente, el conjunto de herramientas logra reducir terabytes de datos satelitales a solo 10 gigabytes por año.

Agricultural Sandbox NL hace uso de datos de radar de Copernicus Sentinel-1 y datos ópticos, o similares a cámaras, de Copernicus Sentinel-2.

Bjorn Rommen de la ESA explica: “Ambas misiones nos brindan una cobertura frecuente, lo cual es fundamental para monitorear la salud de los cultivos en la temporada de crecimiento, y ambas misiones nos brindan información detallada de diferentes maneras. Sentinel-2 nos habla del verdor de las plantas midiendo cuánta luz reflejan y su color. Estas imágenes son las más cercanas a lo que vemos con nuestros propios ojos. Pero el radar en Sentinel-1 puede revelar información sobre la estructura de la planta y la cantidad de agua que hay en la planta.

“Y, por supuesto, el radar de Sentinel-1 que toma imágenes independientemente de las nubes y la lluvia, lo cual es bastante importante en los Países Bajos.

“Explotar ambos tipos de medición juntos nos da una muy buena indicación de la salud de los cultivos, pero el Sandbox Agrícola NL es la clave que hace que estos datos sean perfectos para usuarios de datos no expertos”.

El equipo produjo mapas, que están disponibles gratuitamente para el público, para cada parcela agrícola en los Países Bajos de 2017 a 2020.

Este período experimental muestra que el conjunto de herramientas es realmente prometedor. Gracias a la información de parcelas y cultivos, el conjunto de herramientas ya se está utilizando para entrenar redes neuronales, lo que permite que el conocimiento se lleve a otras regiones donde dicha información no está fácilmente disponible.

Susan Steele-Dunne, de la Universidad Tecnológica de Delft, agrega: “Una de las cosas buenas de trabajar en los Países Bajos es que hay datos disponibles gratuitamente sobre los límites de las parcelas y los tipos de cultivos. Al combinarlos con los datos de Sentinel, creamos una base de datos donde los nuevos usuarios pueden ver cómo los datos de Sentinel-1 y Sentinel-2 buscan diferentes cultivos.

“Pueden buscar los datos por área, tipo de cultivo y período de tiempo para ver los efectos de la sequía, las inundaciones y los daños causados por tormentas, por ejemplo. Y los datos ya están procesados, por lo que es mucho más fácil trabajar con ellos. Esperamos que al hacer que los datos sean más accesibles para los nuevos usuarios, podamos estimular nuevas aplicaciones de los datos sentinel en la agricultura”.

El big data llega a la granja de servidores (seeddaily.com)

Big data llega a la granja
por Thomas Humphrey para WUSTL News; St. Louis MO (SPX) Mar 02, 2022

La vigilancia y la presencia generalizada de “big data” son conclusiones inevitables en este mundo saturado de tecnología e impulsado por el consumidor. Pero, ¿qué sucede cuando el big data informa no solo lo que las personas compran, sino también cómo organizan sus comunidades y, de hecho, su propia supervivencia?

Un nuevo análisis realizado por Glenn Stone, profesor de antropología y de estudios ambientales en Artes y Ciencias en la Universidad de Washington en St. Louis, examina cómo las tecnologías digitales están comenzando a incursionar en la agricultura en países de bajos ingresos en Asia, África y América Latina.

“Debido a que muchas personas, especialmente en los Estados Unidos, dan la bienvenida a las nuevas tecnologías agrícolas como ‘mejoras’, no es de extrañar que cuando las personas escuchan sobre la agricultura de precisión, asumen que es completamente beneficiosa“, dijo Stone, quien investiga las implicaciones sociales y políticas de los desarrollos en los sistemas agrícolas.

“Por supuesto, todos saludamos inicialmente las tecnologías del capitalismo de vigilancia (redes sociales, motores de búsqueda, Internet de las cosas) como completamente beneficiosas, también, pero los académicos ahora están señalando cuán personalmente intrusivos y profundamente manipuladores son estos regímenes tecnológicos“.

En un nuevo artículo en el Journal of Agrarian Change, Stone identifica una gama de tecnologías basadas principalmente en datos en el llamado conjunto de herramientas de agricultura de precisión, incluido el mapeo detallado del suelo; control de “aplicación de tasa variable” de siembra, fertilización, riego y pulverización; guía automática de la máquina; y vehículos autónomos, entre otros. Es un campo en rápida expansión.

Para los agricultores occidentales comerciales, industrializados y de alta tecnología, estos nuevos desarrollos no conducirán a cambios importantes; serán una actualización más. Sin embargo, los pequeños agricultores “campesinos”, los agricultores que cultivan el 50-75% de las calorías globales, señala Stone, podrían enfrentar un cambio de paradigma impactante: una agitación completa en el estilo de vida, la subsistencia y la comunidad.

La organización social, dijo Stone, es el punto de bisagra. “La mayoría de la gente tiende a pensar en los agricultores como operadores altamente independientes, pero en las sociedades campesinas, la agricultura es sorprendentemente social. Los agricultores interactúan entre sí no solo en la gestión de la mano de obra y los recursos locales, sino también en el proceso continuo de descubrir cómo cultivar. Intercambian ideas, información y opiniones, observando los campos de los demás y emulando a sus vecinos”.

Y algunos principios de la agricultura de precisión son antitéticos a ese modelo agrario.

“Es altamente individualizado”, dijo Stone. “El flujo de información es directamente entre el agricultor individual y los algoritmos en el otro extremo de los monitores. Esto tiene el potencial no solo de eliminar a los agricultores de los circuitos locales de información, sino también de crear nuevas dependencias de los servicios comerciales externos“.

Stone argumenta que estas dependencias, a menudo aclamadas como evidencia de mejora técnica, se entienden mejor como una condición de la agricultura “descalificada” con conocimientos y capacidad agrícola indígenas debilitados.

“El maíz híbrido es un buen ejemplo”, dijo Stone. Mientras que las semillas híbridas aumentaron el rendimiento, Stone argumenta que su beneficio ha sido exagerado, con rendimientos no híbridos que aumentan simultáneamente a un ritmo mayor.

El maíz híbrido ha sido saludado como un gran paso adelante para la agricultura, pero dejó a los agricultores dependientes de extraños (con sus propios intereses creados) para elegir sus semillas”, dijo. “Las compañías de maíz híbrido lograron obligar a los criadores públicos a mantener en secreto las líneas parentales, perjudicando la capacidad de los agricultores para hacer sus propios híbridos o tomar decisiones informadas”.

Bajo un régimen de big data, los agricultores corren el riesgo de depender de la tecnología para la toma de decisiones. Pueden ser alejados de los sistemas tradicionales basados en la gestión de riesgos, en su lugar se les puede alentar a seguir enfoques orientados a las ganancias y orientados al mercado. También se les dirige a comprar fertilizantes artificiales, semillas y equipos, a menudo vendidos por las mismas empresas que proporcionaron asesoramiento agrícola en primer lugar.

Estas tendencias erosionan la capacidad de los campesinos para autogestionar sus comunidades, convirtiéndose en deudores de las instituciones que promueven y proporcionan servicios de agricultura de precisión, dijo Stone.

Su nuevo artículo incorpora años de investigación sobre la agricultura campesina en África, India, Filipinas y América del Norte para predecir cómo podrían verse afectados por estas nuevas tecnologías. Stone recibió dos becas de investigación (de la Fundación Nacional de Ciencias y el Consejo de Investigación de Ciencias Sociales y Humanidades) para estudiar la implementación y los efectos en curso de estas nuevas tecnologías.

La autonomía campesina significa cosas diferentes para diferentes personas“, dijo Stone. “Pero para mí la clave es que los agricultores puedan aprender y tomar decisiones de acuerdo con sus propios intereses. Eso significa que los agricultores individuales tienen que ser capaces de recopilar información empírica sobre tecnologías y prácticas. Los aspectos sociales de la agricultura tienen que ser capaces de operar”.

Informe de investigación: “Vigilancia agrícola y autonomía campesina”

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