· Su aplicación impacta en la salud del suelo, la biodiversidad, el clima, los recursos hídricos y la calidad de vida de los agricultores, destacó el coordinador de Plataformas de Investigación del CIMMYT, Simon Fonteyne.
· Prioritario tener alternativas productivas que garanticen la soberanía alimentaria en el planeta, ya que en 2050 el 40 por ciento de los suelos estarán degradados y habrá nueve mil 500 millones de habitantes.
· La inteligencia artificial será una herramienta crucial para hacer más productivo y sustentable la producción agropecuaria y alcanzar la seguridad alimentaria a nivel global, sostuvo la representante de la FAO en México, Lina Pohl Alfaro.
Ante los retos que impone el cambio climático en la producción de alimentos es sustancial migrar de una agricultura convencional a una regenerativa, que impacta en los recursos suelo y agua, la rentabilidad de los cultivos y mejoras en la calidad de vida de los agricultores, destacaron especialistas de organismos nacionales e internacionales.
La primera jornada de trabajos del Tercer Congreso Interamericano de Agua, Suelo y Agrobiodiversidad (CIASA) 2024 abrió con los seminarios: “El estado que guardan los recursos agua, suelo y agrobiodiversidad” e “Inteligencia artificial aplicada a la agricultura”.
En el primero se presentaron conceptos, resultados y experiencias con agricultura regenerativa o algunas de sus variantes como alternativa al cambio climático, a la agricultura convencional y a los problemas que ha causado en el ambiente después de décadas de aplicar en exceso prácticas de labranza, combustibles fósiles, fertilizantes sintéticos y pesticidas en general.
Al participar en este seminario, el coordinador de Plataformas de Investigación del Centro Internacional de Mejoramiento de Maíz y Trigo (CIMMYT), Simon Fonteyne, expuso tres pilares de la agricultura regenerativa: labranza cero o reducida, rotación de cultivos e incorporación de leguminosas en el patrón de cultivos.
Resaltó la importancia de mantener la producción y productividad de los cultivos y de restaurar la salud del suelo, es decir, mejorar sus propiedades físicas, químicas y biológicas, toda vez que la agricultura regenerativa representa una alternativa viable ante los efectos del cambio climático.
Para lograr esa transición a la agricultura regenerativa actualmente se redoblan esfuerzos, con acciones impulsadas a través de una red de colaboradores, bases de información, campos demostrativos y plataformas de investigación a lo largo de México, explicó el especialista.
Si bien, el sector primario ha contribuido a acrecentar fenómenos como la sequía, degradación de suelos y emisión de gases de efectos de invernadero, representa también la solución activa para resolverlos, expuso.
El experto del Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP), Miguel Ángel Martínez Gamiño, indicó que el 40 por ciento de los suelos del orbe estarán degradados en 2050 y habrá nueve mil 500 millones de habitantes, por lo que se hace esencial contar con alternativas que permitan garantizar la seguridad alimentaria.
Presentó resultados en el mejoramiento de las propiedades físicas, químicas y biológicas obtenidos en parcelas que ha mantenido por 28 años con diferentes tratamientos de agricultura de conservación, tales como la labranza cero, la rotación de cultivos y el uso residuos en la superficie del suelo.
Entre los resultados destacados Martínez Gamiño mencionó que no es indispensable dejar en el terreno todos los residuos de cosecha, que con dejar 2.0 por ciento se pueden alcanzar incrementos de hasta 1.5 por ciento por año en el mediano plazo.
La investigadora del Instituto Nacional de Ecología (Inecol), Isabelle Barois Boullard, resaltó la importancia de la agricultura regenerativa en la biodiversidad del suelo, incluyendo incrementos significativos en las poblaciones en la microbiota, meso y macrofauna.
Barois se enfocó en resaltar la importancia del uso de lombrices en la recuperación de suelos y el aumento de la producción de los cultivos, de acuerdo con un estudio para conocer el crecimiento del maíz, aplicado por el consorcio microbiano de lombriz de tierra (Pontoscolex corethrurus).
La investigadora de la Empresa Brasileña de Investigación Agropecuaria (EMBRAPA), Renata Bueno Miranda, mostró los resultados obtenidos en su país con la aplicación de políticas públicas como la Agricultura Baja en Carbono (ABC) y prácticas de producción sostenibles, como la siembra directa (labranza cero o reducida), uso de biofertilizantes, en particular la fijación biológica de nitrógeno y sistemas de producción integrales (agrosilvopastoriles).
Subrayó que entre los resultados más sobresalientes está el que en cinco décadas se logró multiplicar por seis la producción de granos, la producción de maíz y trigo se incrementó 240 por ciento y que se duplicó la población de ganado bovino.
Contribuirá la IA a lograr sistemas alimentarios más eficientes y productivos
Al coordinar el seminario: “Inteligencia artificial aplicada a la agricultura”, la representante de la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO) en México, Lina Pohl Alfaro, se pronunció por llevar a su ejecución las experiencias y acciones viables presentadas durante los tres días de trabajos del CIASA 2024.
Consideró también que la inteligencia artificial será una herramienta crucial en la agricultura, para hacerla más productiva y sostenible y en alcanzar la seguridad alimentaria global.
El especialista de la Universidad de Colima de México, Osval Antonio Montesinos López, presentó ejemplos de actividades productivas en las que se aplica la IA y que de retomarse en la agricultura representan oportunidades de desarrollo, con prácticas innovadoras con el uso de algoritmos y la automatización de tareas en la producción de alimentos.
La aplicación de la inteligencia artificial en la ciencia y la tecnología contribuye a diseñar dispositivos para operar acciones con máquinas que memorizan hechos, datos e información de forma programada; su ejecución en la agricultura ha sido un proceso lento, pero tenderá a aumentar debido al interés que presenta en la agroindustria.
La representante de la FAO en Colombia, Martha Elena García Acevedo, abordó algunos de los trabajos realizados para la utilización de modelos de programación en el uso de inteligencia artificial responsable en los sistemas alimentarios, con la recolección de datos y su aplicación en la agricultura, bajo un manejo de códigos éticos y protocolos a seguir.
Ejemplificó que en el monitoreo de cultivos y ganado se utilizan sensores e imágenes, para hacer más eficiente el uso de los recursos; pronósticos del tiempo y temperatura históricos, para el manejo de insumos agrícolas, y tecnología robótica, para mejorar el control de tareas en la detección de plagas y enfermedades.
El investigador del Colegio de Postgraduados (Colpos), José Luis Crossa Hiriart, subrayó la importancia de utilizar en la agricultura la estadística, la biométrica, la genética y la genómica y su combinación con el uso de tecnologías para el mejoramiento genéticos de cultivos, lo que da lugar a la selección de líneas mejoradas de maíz y trigo, que responden positivamente a factores como condiciones de temperatura, humedad y calidad del suelo.
Estos fundamentos genéticos y los marcadores, dijo, dan lugar a la selección de plantas mejoradas, para llegar a la genómica, que permite medir condiciones ambientales en las que nuevas variedades se desarrollan de forma eficiente.
Asimismo, la aplicación de la inteligencia artificial, apoyada de un banco de datos que proveen sensores ambientales y la genómica, posibilita registrar mejores y mayores producciones, detalló.
El experto del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) de Argentina, Diego Pons Daher, habló sobre el desarrollo de herramientas de inteligencia artificial para contar con sistemas de alerta temprana ante los fenómenos e impactos del cambio climático en la agricultura, como sequías e inundaciones severas.
Indicó que con el uso de satélites, drones y un sistema de monitoreo espacial se miden los efectos del clima en los sistemas alimentarios de manera histórica y ayuda a determinar la vulnerabilidad de las regiones productivas.
En el caso de Argentina, se trabaja con modelos de IA, alimentados con datos e información del ambiente, temperatura y condiciones de suelo para predecir efectos del clima, puntualizó.
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