La predicción del rendimiento de cultivo es fundamental en la toma de decisiones a nivel local, regional y global, ya que permite asegurar el suministro de comida. El rendimiento futuro de un campo de cultivo, no únicamente le sirve al agricultor para tomar decisiones económicas y gestión informadas, también le sirve a las naciones en sus esfuerzos para combatir el hambre.

Dentro del proyecto AgrarIA, estamos trabajando en una prueba de concepto para la predicción del rendimiento de cultivos agrícolas usando la computación cuántica. El objetivo de es piloto, que estamos llevando a cabo GMV y CSIC, es procesar imágenes satelitales para desarrollar un predictor para el rendimiento de cultivos basado en aprendizaje automático cuántico, o QML (del inglés, Quantum Machine Learning).

Para llevar a cabo esta prueba de concepto, se usará un conjunto de datos de imágenes satelitales públicas pre-procesado, se desarrollará un predictor basado en QML, y se realizará la evaluación e interpretación de resultados. Asimismo, también se realizará una ampliación del modelo de predicción incorporando otros datos: clima, imagen multi-espectral, datos de riesgo, etc.

«En este proceso realizaremos comparaciones entre las predicciones obtenidas por los modelos cuánticos con el estado del arte clásico. Esto nos permitirá explorar nuevos métodos para incorporar información de imágenes en algoritmos cuánticos, así como nuevos paradigmas de aprendizaje automático cuántico y de inspiración cuántica, a la vez que avanzamos el estado del arte de la IA en agricultura», explican Ángela Ribeiro y Juan José García Ripoll, investigadores del CSIC.

En la agricultura, se busca el constante desarrollo de herramientas que ayuden a gestionar el cultivo y que puedan llegar a realizar predicciones de las condiciones meteorológicas que influirán sobre el cultivo, para implementar sistemas mucho más eficaces y adaptados.

¿En qué consiste el proyecto AgrarIA?

AgrarIA es un proyecto liderado por GMV y financiado a través del Programa Misiones de I+D en Inteligencia Artificial de la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial (SEDIA) del Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital correspondiente a los fondos del Plan de Recuperación, Resiliencia y Transformación. Se trata de un proyecto que busca investigar la aplicabilidad y viabilidad de la Inteligencia Artificial (IA), junto con otras tecnologías relacionadas con la Industria 4.0, en soluciones reales para definir nuevos métodos de producción agraria que redunden en que en el futuro el sector agroalimentario español sea más tecnológico, innovador, sostenible y comprometido con la eficiencia energética y la disminución de la huella de carbono.

El consorcio involucra a 24 entidades entre grandes empresas, pymes y centros de investigación con el interés común de fortalecer la productividad del sector agroalimentario español a través de actividades de I+D. Las ingenieras y tecnológicas (1A Ingenieros, Agerpix, Codesian Software Tech, Celtiberian Solutions, Dronetools, Emergya Grupo, GMV, HelixNorth, Hispatec, I-Solagua, LB-Bagging, Secmotic y TEPRO); las productoras y transformadoras (Familia Torres y Florette Ibérica); las biotecnológicas (Sylentis y Kimitec) y las distribuidoras (Casa Ametller del Grupo Ametller Origen, Kivnon Logística y Primafrio) que cuentan con el apoyo de dos organismos de investigación (CSIC y ITCL) y de dos universidades públicas (Universidad de Salamanca y el Departamento de Geografía Física y Análisis Geográfico Regional de la Universidad de Sevilla).

Sobre CSIC

El Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) es el mayor organismo público de investigación en España, el cuarto en Europa y el séptimo a nivel mundial. El CSIC tiene como misión el fomento, la coordinación, el desarrollo y la difusión de la investigación científica y tecnológica, con el fin de contribuir al avance del conocimiento y al desarrollo económico, social y cultural.