![\"IA-Agriculture\"](\"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/universo\/wp-content\/blogs.dir\/42\/files\/949\/IA-Agriculture.jpg\")
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Fuente: Colaje im\u00e1genes Google<\/span><\/p>\n Mientras en esta bit\u00e1cora defendemos el valor de indagar la etnoagricultura, etnoedafolog\u00eda y conocimiento campesino<\/a>, con vistas a alcanzar una agricultura ecol\u00f3gica sustentable en el mundo, otros, los que son mirar atr\u00e1s por pura ignorancia, siguen prometi\u00e9ndonos un \u201cmundo feliz\u201d con sus avances tecnol\u00f3gicos que revolucionar\u00e1n el mundo<\/strong><\/span>. Cuando se leen las noticias diarias que proceden de diversas partes del mundo, la publicitad a favor de lo que se denomina agricultura de precisi\u00f3n, inteligente, etc. es continua, machacona hasta la saciedad<\/strong><\/span>. \u201cUn martillo pil\u00f3n\u201d que perturba nuestras entendederas. Tal m\u00e1rquetin propiciado por las empresas con la ayuda de muchos investigadores<\/strong>. <\/span>Como ni\u00f1os con juguetes nuevos, parecen despreocuparse por la situaci\u00f3n y penurias de este mundo<\/strong>. <\/span>Muy por el contrario, la realidad revela hambre (cuando no hambrunas), un incremento continuo de las desigualdades sociales, paro, miseria y corrupci\u00f3n por doquier y en casi todos los \u00e1mbitos del conocimiento<\/span><\/strong>. Tales reclamos publicitarios se me antojan algo as\u00ed como exponer a nuestros peques a visionar continuas pel\u00edculas de dibujos animados, hasta que no sepan distinguir la realidad de la ficci\u00f3n, lo probable de lo improbable, etc.. Mejor llevarles a una granja-escuela. Todos los desarrollos que intentan vender \u201cpueden valer\u201d, y algunos mejorar la producci\u00f3n del agro en pa\u00edses ricos, pero que en nada auxilian a los cientos de millones de agricultores de los pa\u00edses eufem\u00edsticamente denominados \u201cen desarrollo<\/span>\u201d<\/strong>. Empero al margen de todo esto, surgen nuevas amenazas y dependencias<\/strong><\/span> como podr\u00e9is leer m\u00e1s abajo.<\/p>\n No entiendo la raz\u00f3n de tener que robotizar todo<\/span><\/strong>, y arrebatar la mano de obra a los humanos con herramientas dise\u00f1adas por otros humanos que, como corolario, acarrean m\u00e1s paro, hambre y en definitiva, desigualdades<\/strong><\/span>. Del mismo modo, en un clima cambiante, y cada vez m\u00e1s impredecible\u2026. 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 acaecer\u00e1n, aunque tan solo fuera por un mero c\u00e1lculo de probabilidades.<\/p>\n Hoy os muestro abajo tres notas de prensa<\/strong><\/span> recibidas del Bolet\u00edn de noticias Terra Daily<\/a>, que versan sobre el tema desde diferentes puntos de vista<\/span><\/strong>. Empero al menos dos de ellas cuestionan ese mundo feliz<\/strong><\/span> que inventan en sus mentes las multinacionales y los fans acr\u00edticos de las nuevas tecnolog\u00edas. De color rosa es la siguiente, procedente de uno de los pa\u00edses m\u00e1s exportadores en tecnolog\u00edas agropecuarias y con una agronom\u00eda muy avanzada: \u201cMonitoreo de la salud de los cultivos en los Pa\u00edses Bajos<\/a>\u201d. Mucho m\u00e1s cr\u00edtica resulta ser la siguiente: \u201cBig data llega a la granja<\/a> (\u2026.) y finalmente en la siguiente ya se explicitan claramente los riesgos de usar IA para cultivar nuestros alimentos son sustanciales<\/a>, as\u00ed como las nuevas dependencias, peligros y demandas de la nueva esclavitud que pueden acarrear<\/strong>. M\u00e1s aun, una de ellas ya denuncia<\/span> la ignominia inherente a todo intento de destruir las agriculturas campesinas y \u00e9tnicas<\/strong><\/span>. Los ricos son los listos y los pobres y analfabetos y recatadamente tontos. Los listillos nos llevan a casi todos hacia la esclavitud y degradaci\u00f3n del planeta (y en el caso concreto de los suelos: erosi\u00f3n, contaminaci\u00f3n, etc.), y quien no lo entienda as\u00ed es tonto de remate. Francamente uno puede llegar a pensar que se trata \u201cde alg\u00fan modo\u201d de cr\u00edmenes de lesa humanidad.<\/p>\n Reitero que no estoy en contra<\/strong><\/span> de las nuevas tecnolog\u00edas. El problema estriba en quien las crea y para qu\u00e9. Y en el trasfondo siempre topamos con ese poderoso caballero que es \u201cdon dinero\u201d<\/a> y en usa furioso y desenfrenado deseo de poder que penaliza a la inmensa mayor\u00eda de la humanidad. Este es el precio que pagamos al obligar a los cient\u00edficos a ser tecnocient\u00edficos<\/a>, cuyos objetivos son rabiosamente distintos<\/strong>.<\/p>\n No os perd\u00e1is las noticias m\u00e1s cr\u00edticas ya que enriquecen hasta mi acervo anti-tecnocient\u00edfico.<\/p>\n Juan Jos\u00e9 Ib\u00e1\u00f1ez<\/strong><\/span><\/p>\n Contin\u00faa\u2026\u2026.<\/em><\/span><\/p>\n <\/p>\n La inteligencia artificial (IA) est\u00e1 a punto de impulsar una revoluci\u00f3n agr\u00edcola y ayudar a enfrentar el desaf\u00edo de alimentar a nuestra creciente poblaci\u00f3n mundial de una manera sostenible<\/strong>. Pero los investigadores advierten que el uso de nuevas tecnolog\u00edas de IA a escala conlleva enormes riesgos que no se est\u00e1n considerando<\/strong>.<\/p>\n Imaginemos<\/strong> un campo de trigo<\/strong> que se extiende hasta el horizonte, que se cultiva para obtener harina que se convertir\u00e1 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<\/strong>: algoritmos que controlan los sistemas de riego por goteo, tractores aut\u00f3nomos y cosechadoras, lo suficientemente inteligentes como para responder al clima y las necesidades exactas del cultivo. Entonces imagina que un hacker arruina las cosas<\/strong>.<\/p>\n Un nuevo an\u00e1lisis 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<\/strong> que son poco conocidos y subestimados<\/strong>.<\/p>\n \u00abLa idea de m\u00e1quinas inteligentes que dirigen granjas no es ciencia ficci\u00f3n. Las grandes empresas ya son pioneras en la pr\u00f3xima generaci\u00f3n de ag-bots aut\u00f3nomos y sistemas de apoyo a la decisi\u00f3n que reemplazar\u00e1n a los humanos en el campo<\/strong>\u00ab, dijo el Dr. Asaf Tzachor en el Centro para el Estudio del Riesgo Existencial (CSER) de la Universidad de Cambridge, primer autor del art\u00edculo.<\/p>\n \u00abPero hasta ahora nadie parece haber hecho la pregunta ‘\u00bfhay alg\u00fan riesgo asociado con un r\u00e1pido despliegue de IA agr\u00edcola?<\/strong>‘\u00bb, agreg\u00f3.<\/p>\n A pesar de la enorme promesa de la IA para mejorar el manejo de cultivos y la productividad agr\u00edcola, los riesgos potenciales deben abordarse de manera responsable y las nuevas tecnolog\u00edas deben probarse adecuadamente en entornos experimentales para garantizar que sean seguras y protegidas contra fallas accidentales, consecuencias no deseadas y ataques cibern\u00e9ticos<\/strong>, dicen los autores.<\/p>\n En su investigaci\u00f3n, los autores han elaborado un cat\u00e1logo de riesgos<\/strong> que deben considerarse en el desarrollo responsable de la IA para la agricultura, y formas de abordarlos. En \u00e9l, dan la voz de alarma sobre los ciberatacantes que potencialmente causan interrupciones en las granjas comerciales que utilizan IA<\/strong>, envenenando conjuntos de datos o apagando pulverizadores, drones aut\u00f3nomos y cosechadoras rob\u00f3tic<\/strong>as. Para protegerse contra esto, sugieren que los \u00abhackers de sombrero blanco\u00bb<\/strong> ayuden a las empresas a descubrir cualquier falla de seguridad durante la fase de desarrollo, de modo que los sistemas puedan protegerse contra piratas inform\u00e1ticos reales.<\/p>\n 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 podr\u00eda ignorar las consecuencias ambientales de lograr esto, lo que llevar\u00eda al uso excesivo de fertilizantes y la erosi\u00f3n del suelo a largo plazo<\/strong>. La aplicaci\u00f3n excesiva de plaguicidas en pos de altos rendimientos podr\u00eda envenenar los ecosistemas; La aplicaci\u00f3n excesiva de fertilizante nitrogenado contaminar\u00eda el suelo y las v\u00edas fluviales circundantes<\/strong>. Los autores sugieren involucrar a los ecologistas<\/strong> aplicados en el proceso de dise\u00f1o de la tecnolog\u00eda para garantizar que se eviten estos escenarios.<\/p>\n Las m\u00e1quinas aut\u00f3nomas podr\u00edan mejorar las condiciones de trabajo de los agricultores, alivi\u00e1ndolos del trabajo manual. Pero sin un dise\u00f1o tecnol\u00f3gico inclusivo, las desigualdades socioecon\u00f3micas que actualmente est\u00e1n arraigadas en la agricultura mundial, incluidas las discriminaciones de g\u00e9nero, clase y etnia, permanecer\u00e1n<\/strong>.<\/p>\n \u00abLos sistemas agr\u00edcolas de IA expertos que no consideran las complejidades de<\/strong> los insumos de mano de obra ignorar\u00e1n, y potencialmente sostendr\u00e1n, la explotaci\u00f3n de las comunidades desfavorecidas\u00bb, advirti\u00f3 Tzachor.<\/p>\n Varios ag-bots y maquinaria avanzada, como drones y sensores, ya se utilizan para recopilar<\/strong> informaci\u00f3n sobre los cultivos y apoyar la toma de decisiones de los agricultores: detecci\u00f3n de enfermedades o riego insuficiente, por ejemplo. Y las cosechadoras aut\u00f3nomas pueden<\/strong> traer un cultivo sin la necesidad de un operador humano. Estos sistemas automatizados tienen como objetivo hacer que la agricultura sea m\u00e1s eficiente, ahorrando costos de mano de obra, optimizando la producci\u00f3n y minimizando las p\u00e9rdidas y los residuos<\/strong>. Esto conduce a un aumento de los ingresos para los agricultores, as\u00ed como a una mayor dependencia de la IA agr\u00edcola<\/strong>.<\/p>\n Sin embargo, es probable que los peque\u00f1os productores que cultivan la mayor\u00eda de las granjas en todo el mundo y alimentan grandes franjas del llamado Sur Global queden excluidos de los beneficios relacionados con la IA<\/strong>. La marginaci\u00f3n, las bajas tasas de penetraci\u00f3n de Internet y la brecha digital<\/strong> podr\u00edan impedir que los peque\u00f1os agricultores utilicen tecnolog\u00edas avanzadas<\/strong>, ampliando las brechas<\/strong> entre los agricultores comerciales y de subsistencia.<\/p>\n Con un estimado de dos mil millones de personas afectadas por la inseguridad alimentaria, incluidos unos 690 millones de desnutridos y 340 millones de ni\u00f1os que sufren deficiencias de micronutrientes, las tecnolog\u00edas de inteligencia artificial y la agricultura de precisi\u00f3n prometen beneficios sustanciales para la seguridad alimentaria y nutricional frente al cambio clim\u00e1tico y una poblaci\u00f3n mundial en crecimiento.<\/p>\n \u00abLa IA est\u00e1 siendo aclamada como la forma de revolucionar la agricultura. A medida que implementamos esta tecnolog\u00eda a gran escala, debemos considerar de cerca los riesgos potenciales y tratar de mitigarlos al principio del dise\u00f1o de la tecnolog\u00eda<\/strong>\u00ab, dijo el Dr. Sean O hEigeartaigh, Director Ejecutivo de CSER y coautor de la nueva investigaci\u00f3n.<\/p>\n Informe de investigaci\u00f3n: \u00abLa inteligencia artificial responsable en la agricultura requiere una comprensi\u00f3n sist\u00e9mica de los riesgos y las externalidades\u00bb<\/a><\/p>\n Monitoreo de la salud de los cultivos en los Pa\u00edses Bajos<\/strong><\/a> <\/p>\n Las misiones satelitales Copernicus Sentinel miden e imaginan nuestro planeta de diferentes maneras para<\/strong> devolver una gran cantidad de informaci\u00f3n complementaria para que podamos comprender y rastrear c\u00f3mo est\u00e1 cambiando nuestro mundo y c\u00f3mo 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 agr\u00edcola, pero que no son expertos en datos satelitales, pueden monitorear la salud y el desarrollo de los cultivos, hasta cada cultivo en campos individuales<\/strong>.<\/p>\n Huelga decir que todos dependemos de la agricultura para obtener alimentos. Sin embargo, la creciente poblaci\u00f3n mundial y la crisis clim\u00e1tica est\u00e1n ejerciendo una presi\u00f3n incalculable sobre la producci\u00f3n de alimentos y los recursos h\u00eddricos. Si bien las naciones desarrolladas ricas pueden ser capaces de capear una cosecha fallida, la p\u00e9rdida de una cosecha preciosa puede ser desastrosa para muchos pa\u00edses que enfrentan el grave problema de la seguridad alimentaria<\/strong>.<\/p>\n Tomando medidas desde cientos de kil\u00f3metros por encima, los sat\u00e9lites son clave para monitorear la salud de los cultivos<\/strong>, pronosticar los rendimientos, evaluar la vulnerabilidad a la sequ\u00eda e incluso estimar la absorci\u00f3n de carbono por el suelo<\/strong> para que se puedan reducir las huellas de carbono agr\u00edcolas.<\/p>\n Y, los beneficios son a\u00fan mayores si se pueden utilizar tipos completamente diferentes de datos satelitales en sinergia.<\/p>\n Sin embargo, muy pocos de nosotros somos expertos en datos satelitales<\/strong>, por lo que es fundamental que los conjuntos de datos est\u00e9n disponibles de manera f\u00e1cil de entender y f\u00e1cil de usar<\/strong>.<\/p>\n Para abordar esta necesidad<\/strong>, la ESA trabaj\u00f3 con la Universidad Tecnol\u00f3gica de Delft en los Pa\u00edses Bajos para desarrollar el Sandbox Agr\u00edcola NL<\/strong>. Como su nombre indica, este conjunto de herramientas se ha utilizado para perfeccionarse en los Pa\u00edses Bajos<\/strong>, donde gran parte de la tierra se dedica a la agricultura.<\/p>\n El primer hito en el proyecto, marc\u00f3 el \u00e9xito del equipo en la creaci\u00f3n de mapas a nivel nacional, durante todo un a\u00f1o, de la tierra que muestra el tipo de cultivo, los indicadores de la salud del cultivo y el crecimiento a nivel de parcela<\/strong>, que es un \u00e1rea continua de tierra declarada por un agricultor e incluye no m\u00e1s de un tipo de cultivo.<\/p>\n Sorprendentemente, el conjunto de herramientas logra reducir terabytes de datos satelitales a solo 10 gigabytes por a\u00f1o.<\/p>\n Agricultural Sandbox NL hace uso de datos de radar de Copernicus Sentinel-1 y datos \u00f3pticos, o similares a c\u00e1maras, de Copernicus Sentinel-2<\/strong>.<\/p>\n Bjorn Rommen de la ESA <\/strong>explica: \u00abAmbas 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 informaci\u00f3n detallada de diferentes maneras. Sentinel-2 <\/strong>nos habla del verdor de las plantas midiendo cu\u00e1nta luz reflejan y su color. Estas im\u00e1genes son las m\u00e1s cercanas a lo que vemos con nuestros propios ojos. Pero el radar en Sentinel-1<\/strong> puede revelar informaci\u00f3n sobre la estructura de la planta y la cantidad de agua que hay en la planta.<\/p>\n \u00abY, por supuesto, el radar de Sentinel-1 que toma im\u00e1genes independientemente de las nubes y la lluvia, lo cual es bastante importante en los Pa\u00edses Bajos.<\/p>\n \u00abExplotar ambos tipos de medici\u00f3n juntos nos da una muy buena indicaci\u00f3n de la salud de los cultivos, pero el Sandbox Agr\u00edcola NL es la clave que hace que estos datos sean perfectos para usuarios de datos no expertos\u00bb.<\/p>\n El equipo produjo mapas, que est\u00e1n disponibles gratuitamente para el p\u00fablico, para cada parcela agr\u00edcola en los Pa\u00edses Bajos de 2017 a 2020<\/strong>.<\/p>\n Este per\u00edodo experimental muestra que el conjunto de herramientas es realmente prometedor. Gracias a la informaci\u00f3n de parcelas y cultivos, el conjunto de herramientas ya se est\u00e1 utilizando para entrenar redes neuronales, lo que permite que el conocimiento se lleve a otras regiones donde dicha informaci\u00f3n no est\u00e1 f\u00e1cilmente disponible<\/strong>.<\/p>\n Susan Steele-Dunne, de la Universidad Tecnol\u00f3gica de Delft, agrega: \u00abUna de las cosas buenas de trabajar en los Pa\u00edses Bajos es que hay datos disponibles gratuitamente sobre los l\u00edmites 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 c\u00f3mo los datos de Sentinel-1 y Sentinel-2 buscan diferentes cultivos.<\/p>\n \u00abPueden buscar los datos por \u00e1rea, tipo de cultivo y per\u00edodo de tiempo para ver los efectos de la sequ\u00eda, las inundaciones y los da\u00f1os causados por tormentas, por ejemplo<\/strong>. Y los datos ya est\u00e1n procesados, por lo que es mucho m\u00e1s f\u00e1cil trabajar con ellos. Esperamos que al hacer que los datos sean m\u00e1s accesibles<\/strong> para los nuevos usuarios, podamos estimular nuevas aplicaciones de los datos sentinel en la agricultura\u00bb.<\/p>\n El big data llega a la granja de servidores (seeddaily.com)<\/a><\/p>\n La vigilancia y la presencia generalizada de \u00abbig data\u00bb son conclusiones inevitables en este mundo saturado de tecnolog\u00eda e impulsado por el consumidor<\/strong>. Pero, \u00bfqu\u00e9 sucede cuando el big data informa no solo lo que las personas compran, sino tambi\u00e9n c\u00f3mo organizan sus comunidades y, de hecho, su propia supervivencia?<\/p>\n Un nuevo an\u00e1lisis realizado por Glenn Stone, profesor de antropolog\u00eda y de estudios ambientales en Artes y Ciencias en la Universidad de Washington en St. Louis, examina c\u00f3mo las tecnolog\u00edas digitales est\u00e1n comenzando a incursionar en la agricultura en pa\u00edses de bajos ingresos en Asia, \u00c1frica y Am\u00e9rica Latina<\/strong>.<\/p>\n \u00abDebido a que muchas personas, especialmente en los Estados Unidos, dan la bienvenida a las nuevas tecnolog\u00edas agr\u00edcolas como ‘mejoras’, no es de extra\u00f1ar que cuando las personas escuchan sobre la agricultura de precisi\u00f3n, asumen que es completamente beneficiosa<\/strong>\u00ab, dijo Stone, quien investiga las implicaciones sociales y pol\u00edticas de los desarrollos en los sistemas agr\u00edcolas.<\/p>\n \u00abPor supuesto, todos saludamos inicialmente las tecnolog\u00edas del capitalismo de vigilancia (redes sociales, motores de b\u00fasqueda, Internet de las cosas) como completamente beneficiosas<\/strong>, tambi\u00e9n, pero los acad\u00e9micos ahora est\u00e1n se\u00f1alando cu\u00e1n personalmente intrusivos y profundamente manipuladores son estos reg\u00edmenes tecnol\u00f3gicos<\/strong>\u00ab.<\/p>\n En un nuevo art\u00edculo en el Journal of Agrarian Change, Stone identifica una gama de tecnolog\u00edas basadas principalmente en datos en el llamado conjunto de herramientas de agricultura de precisi\u00f3n<\/strong>, incluido el mapeo detallado del suelo<\/strong>; control de \u00abaplicaci\u00f3n de tasa variable\u00bb de siembra, fertilizaci\u00f3n, riego y pulverizaci\u00f3n; gu\u00eda autom\u00e1tica de la m\u00e1quina; y veh\u00edculos aut\u00f3nomos, entre otros. Es un campo en r\u00e1pida expansi\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n Para los agricultores occidentales comerciales, industrializados y de alta tecnolog\u00eda, estos nuevos desarrollos no conducir\u00e1n a cambios importantes; ser\u00e1n una actualizaci\u00f3n m\u00e1s. Sin embargo, los peque\u00f1os agricultores \u00abcampesinos\u00bb, los agricultores que cultivan el 50-75% de las calor\u00edas globales<\/strong>, se\u00f1ala Stone, podr\u00edan enfrentar un cambio de paradigma impactante: una agitaci\u00f3n completa en el estilo de vida, la subsistencia y la comunidad<\/strong>.<\/p>\n La organizaci\u00f3n social, dijo Stone, es el punto de bisagra. \u00abLa mayor\u00eda 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 interact\u00faan entre<\/strong> s\u00ed no solo en la gesti\u00f3n de la mano de obra y los recursos locales, sino tambi\u00e9n en el proceso continuo de descubrir c\u00f3mo cultivar. Intercambian ideas, informaci\u00f3n y opiniones, observando los campos de los dem\u00e1s y emulando a sus vecinos\u00bb.<\/p>\n Y algunos principios de la agricultura de precisi\u00f3n son antit\u00e9ticos a ese modelo agrario.<\/p>\n \u00abEs altamente individualizado\u00bb, dijo Stone. \u00abEl flujo de informaci\u00f3n 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 informaci\u00f3n, sino tambi\u00e9n de crear nuevas dependencias de los servicios comerciales externos<\/strong>\u00ab.<\/p>\n Stone argumenta que estas dependencias, a menudo aclamadas como evidencia de mejora t\u00e9cnica, se entienden mejor como una condici\u00f3n de la agricultura \u00abdescalificada\u00bb con conocimientos y capacidad agr\u00edcola ind\u00edgenas debilitados<\/u><\/strong>.<\/p>\n \u00abEl ma\u00edz h\u00edbrido es un buen ejemplo\u00bb, dijo Stone. Mientras que las semillas h\u00edbridas aumentaron el rendimiento, Stone argumenta que su beneficio ha sido exagerado, con rendimientos no h\u00edbridos que aumentan simult\u00e1neamente a un ritmo mayor.<\/p>\n \u00abEl ma\u00edz h\u00edbrido ha sido saludado como un gran paso adelante para la agricultura, pero dej\u00f3 a los agricultores dependientes de extra\u00f1os (con sus propios intereses creados) <\/strong>para elegir sus semillas\u00bb, dijo. \u00abLas compa\u00f1\u00edas de ma\u00edz h\u00edbrido lograron obligar a los criadores p\u00fablicos a mantener en secreto<\/em> las l\u00edneas parentales, perjudicando la capacidad de los agricultores para hacer sus propios h\u00edbridos o tomar decisiones informadas\u00bb.<\/p>\n Bajo un r\u00e9gimen de big data, los agricultores corren el riesgo de depender de la tecnolog\u00eda para la toma de decisiones<\/strong>. Pueden ser alejados de los sistemas tradicionales basados en la gesti\u00f3n de riesgos, en su lugar se les puede alentar a seguir enfoques orientados a las ganancias y orientados al mercado<\/strong>. Tambi\u00e9n se les dirige a comprar fertilizantes artificiales, semillas y equipos, a menudo vendidos por las mismas empresas que proporcionaron asesoramiento agr\u00edcola en primer lugar<\/strong>.<\/p>\n Estas tendencias erosionan la capacidad de los campesinos para autogestionar sus comunidades, convirti\u00e9ndose en deudores de las instituciones que promueven y proporcionan servicios de agricultura de precisi\u00f3n<\/strong>, dijo Stone.<\/p>\n Su nuevo art\u00edculo incorpora a\u00f1os de investigaci\u00f3n sobre la agricultura campesina en \u00c1frica, India, Filipinas y Am\u00e9rica del Norte para predecir c\u00f3mo podr\u00edan verse afectados por estas nuevas tecnolog\u00edas<\/strong>. Stone recibi\u00f3 dos becas de investigaci\u00f3n (de la Fundaci\u00f3n Nacional de Ciencias y el Consejo de Investigaci\u00f3n de Ciencias Sociales y Humanidades) para estudiar la implementaci\u00f3n y los efectos en curso de estas nuevas tecnolog\u00edas.<\/p>\n \u00abLa autonom\u00eda campesina significa cosas diferentes para diferentes personas<\/strong>\u00ab, dijo Stone. \u00abPero para m\u00ed 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 informaci\u00f3n emp\u00edrica sobre tecnolog\u00edas y pr\u00e1cticas. Los aspectos sociales de la agricultura tienen que ser capaces de operar\u00bb<\/strong>.<\/p>\nLos riesgos de usar IA para cultivar nuestros alimentos son sustanciales<\/strong><\/a>
\n<\/strong>por Staff Writers; Cambridge UK (SPX) Mar 01, 2022<\/h2>\n
\n<\/strong>por Staff Writers; Paris (ESA) Feb 09, 2022<\/p>\nBig data llega a la granja<\/strong><\/a>
\n<\/strong>por Thomas Humphrey para WUSTL News; St. Louis MO (SPX) Mar 02, 2022<\/h2>\n