De la agricultura tradicional a la Inteligencia Artificial: Soluciones innovadoras para aumentar la producción y el rendimiento de los cultivos - Flores-Asis, Rita; Grande-Ramírez, José Roberto; Badillo Márquez, Alina Evelyn; Meza-Palacios, Ramiro; Valdés-Álvarez, Alejandra C. (Tendencias en energías renovables y sustentabilidad, 2025)
La agricultura es un sector prioritario en la economía y la seguridad alimentaria, actualmente, la agricultura se enfrenta a retos como el cambio climático y el incremento de la demanda alimentaria, la inclusión de la inteligencia artificial (IA) ha permitido que se pueda innovar en las prácticas agrícolas tradicionales. Se ha utilizado IA para el desarrollo de diferentes herramientas que permiten analizar grandes volúmenes de datos provenientes de variables como clima, suelo, cultivos y otros parámetros físicos y bioquímicos que permiten facilitar decisiones informadas para optimizar el uso de recursos y aumentar la productividad. Existen herramientas como redes neuronales, sistemas expertos y algoritmos de inferencia que han demostrado su eficacia en la predicción y optimización de rendimiento de la producción, en el uso de nuevos mecanismos para la fertilización y la gestión de recursos, ajustándose a las necesidades específicas de cada cultivo y región. En el presente trabajo se expone un panorama general de algunas de las herramientas basadas en mecanismo de inferencia impulsados por IA que se han implementado con éxito en el sector agrícola, y que han logrado optimizar los recursos favoreciendo la productividad y la rentabilidad económica.