GUÍA INTEGRAL #1 DE INFORMÁTICA MOMENTO INTERPRETATIVO 1. ISABEL SOFÍA MARTÍNEZ GARCÍA 9-1

 

GUÍA INTEGRAL – INFORMÁTICA

Nombre: Isabel Sofía Martínez García Grado: 9°1

MOMENTO INTERPRETATIVO 1

1. ¿ Cómo podemos motivar e invitar a las personas a la conservación del medio ambiente a través de las TIC?

1.R/ Ser activistas de mejorar nuestro ambiente, ser didácticos para que más personas se unan y se incentiven a participar, concientizarlos en hacerles saber que solo nosotros nos podemos convertir en garantes de la conservación del medio ambiente, podemos invitar a través de la comunicación en las redes sociales, publicaciones en blogs, grupos de WhatsApp, compartir información valiosa para enriquecer nuestro conocimiento en cuanto al tema, invitarlos por medio de charlas virtuales, crear alguna plataforma, programa, página para difundir la noticia. Todo lo que este en nuestro alcance y en nuestras manos para ayudar.

10. ¿Cuáles inventos han contribuido al desarrollo del sector agrícola en Colombia?

2.R/ Compro Agro: Comproagro.com nació para eliminar a los intermediarios de la cadena, y que así los agricultores entren en contacto directamente con los compradores. Se trata de una plataforma de comercio electrónico en la que se les permite a los agricultores registrar sus productos de manera gratuita. 

Por otro lado, el impacto social de este emprendimiento es grande, ya que trabaja con madres cabeza de hogar y ha hecho entender a los campesinos que la tecnología es para todos. 

Ciencias para cultivos de arroz: Uno de los desafíos a los que se enfrentan los arroceros en Colombia es el control de enfermedades; entre las más comunes se encuentran la Rhizoctonia sp y el manchado del grano. Aquí la ciencia está jugando un papel destacado.

BASF desarrolló una nueva molécula para controlar precisamente esas enfermedades, que ya está siendo implementada por los arroceros de Tolima, Huila y los Llanos Orientales.

El fungicida está elaborado a partir del ingrediente activo Revysol, una molécula de mayor flexibilidad que le permite adaptarse y cambiar de forma para lograr un control más efectivo de las enfermedades y desempeñar un papel crucial para el manejo de la resistencia. El control, afirma la compañía, ya ha sido probado y se garantiza que hay una protección preventiva y, en caso de que el grano ya presente la enfermedad, también es curativo.

Inteligencia artificial para el campo:  Actualmente, los agricultores tienen la posibilidad de conocer con mayor precisión el estado de sus cultivos y recomendaciones de fertilización para sus tierras, mediante el análisis de datos. Esto está siendo posible gracias a una alianza entre la Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria (Agrosavia) y el Ministerio TIC.

En este proyecto, los agricultores recogen muestras de suelo de sus cultivos, las cuales envían a Agrosavia, que realiza el registro y análisis de las mismas en su laboratorio. Allí, usando Inteligencia Artificial (Watson), generan recomendaciones de fertilización que los agricultores pueden revisar a través de un portal web exclusivo para ello. Por ejemplo, les da información sobre si el fertilizante que pensaban aplicar es el ideal o no, dependiendo del cultivo

Sumotech: Es un programa que busca acercar al pequeño productor a mercados nacionales e internacionales, mejorando la calidad de vida en el campo a través del aumento de productividad y la transformación de cosechas con valores agregados como la limpieza, el empaque y los cortes –entre otros procesos– que repercutirán en la mejora de los ingresos y de la calidad de vida de los agricultores.

Por ejemplo, dentro de las intervenciones que se plantean está la implementación de buenas prácticas agrícolas, la capacitación al agricultor y su familia a través de la metodología ‘aprender haciendo’, y la implementación de nuevas tecnologías de precisión y medición de decisiones en campo.

BunnTrack, Tradition + Technology: Aunque todavía está en desarrollo, incluimos este caso en nuestra lista por su apuesta, ya que usa Internet de las Cosas e Inteligencia Artificial. Se trata de un proyecto de Popayán que busca trazabilizar y visibilizar el proceso de producción del café, permitiendo acercar al consumidor final con el caficultor.

La plataforma tiene dos componentes: el de trazabilidad, con el que se busca mejorar la calidad del grano por medio del monitoreo detallado y cuantificado de los procesos de cosecha, y el componente de visualización, que muestra al caficultor, la finca, el trabajo y el entorno a través de datos y multimedia, ofreciendo así una experiencia que conecte al consumidor final con el origen del grano.

Impresión 3D aplicada a la agricultura: La impresión 3D, según Autodesk, se define como el «proceso por el cual se crean objetos físicos colocando un material por capas en base a un modelo digital». Este término, en ocasiones, se confunde o se usa indistintamente con “fabricación aditiva”, aunque esta última denominación es mucho más amplia e incluye otras técnicas de fabricación basadas en la adición de material (fusión de lecho de polvo, estereolitografía, etc.).

Los productos creados en impresoras 3D se basan en el proceso de modelado por deposición fundida, en el que un cabezal funde un filamento de plástico y crea un objeto 3D capa a capa.

Aunque los sectores en los que más rápido se está extendiendo su uso son la industria o la medicina, la impresión 3D también puede resultar de utilidad en el sector agrícola. Muchas granjas y explotaciones agrícolas se encuentran alejadas de los núcleos urbanos, así que este tipo de tecnología se emplea en ocasiones para la fabricación de piezas de repuesto para maquinaria o el desarrollo de prototipos de pequeño tamaño a un bajo coste. De hecho, en países como Myanmar, las impresoras 3D se están empleando para crear piezas para sistemas de regadío o bombas de agua.

Robots y sistemas autónomos: La robótica y la maquinaria autónoma son también dos prometedoras tecnologías llamadas a facilitar la labor agrícola, una actividad poco atractiva para las nuevas generaciones y que en la actualidad es desempeñada por una población cada vez más envejecida o por inmigrantes.

El objetivo principal de estas soluciones es el aumento de la productividad de los cultivos. En un futuro próximo estos sistemas autónomos se harán cargo de las labores agrícolas más ingratas tales como la eliminación de malas hierbas, que en 2009 causaron la pérdida de alimentos por valor de 95 000 millones de dólares

Internet de las cosas: El internet de las cosas o IoT se puede definir como un sistema de dispositivos interrelacionados (incluidos animales o personas) a los que se asigna un identificador único y que tienen capacidad para transmitir o recibir datos a través de una red sin necesidad de interacción humana. Esta tecnología resulta clave en el ámbito de la agricultura de precisión, ya que gracias a dispositivos como Nanoenvi AG y Nanoenvi WATER, se recopila información en tiempo real cuyo posterior análisis permite la adopción de las medidas más adecuadas.

Los actuales sensores, por ejemplo, a través de una conexión (wifi, 4G, etc.), son capaces de transmitir información sobre el grado de humedad del suelo, permitiendo un uso más eficiente de los sistemas de regadío, que incluso podrían activarse de forma automática sin intermediación humana.

El mercado ofrece actualmente una gran variedad de sensores diseñados para dar respuesta a todo tipo de necesidades, incluyendo desde monitorización de enfermedades, medición de parámetros tales como pH, temperatura o conductividad, crecimiento de los cultivos, etc.

Sistemas aéreos tripulados de forma remota (RPAS): Los sistemas aéreos tripulados de forma remota o RPAS, que es como aconseja AERPAS (Asociación Española de RPAS) denominar al conjunto de aeronave o dron y el sistema de control, son otro medio que el sector agrícola está empezando a emplear para la recopilación de datos.

Tal y como comenta la FAO en su publicación E-agriculture in Action: Drones for Agriculture (2018), el uso de esta tecnología permite disponer de «un ojo en el cielo» capaz de capturar imágenes cuya posterior interpretación vía software permite determinar, de esta forma, la existencia de enfermedades u otras anomalías.

Pero su uso no se limita a la recogida de información. También existen modelos diseñados para la aplicación de productos fitosanitarios.No obstante, para que éstos alcancen su máximo potencial, es recomendable sincronizar su operación con la información obtenida en la fase de análisis de imágenes.

Inteligencia artificial (IA) aplicada a la agricultura: Este tipo de aplicación supone el análisis de multitud de datos tales como temperatura, condiciones meteorológicas, análisis del suelo, humedad o rendimientos del cultivo. La información resultante permite conocer cuáles son las mejores fechas para la siembra o qué cultivos son los mejores dependiendo de la época del año. Y este tipo de analítica predictiva también se puede emplear para establecer un plan de mantenimiento de la maquinaria agrícola, reduciendo el porcentaje de horas perdidas por averías.