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Investigador de INIA generó inteligencia artificial para ayudar a seguridad alimentaria

Fue finalista en concurso de Agencia Espacial Europea y mostró potencial de Uruguay

Ing. Agr. Adrián Cal, investigador del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INIA).

Buscando soluciones tecnológicas destinadas a la seguridad alimentaria, la Agencia Espacial Europea (ESA, por su nombre en inglés) lanzó recientemente un concurso que tuvo como finalista al investigador uruguayo Adrián Cal, quien actualmente trabaja en el Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA). La competencia desafió a los concursantes a desarrollar un modelo de inteligencia artificial y aprendizaje automático para la identificación de cultivos utilizando imágenes satelitales.

Adrián es Ingeniero Agrónomo está finalizando su maestría en Ciencia de Datos en la Universidad de Buenos Aires y actualmente trabaja como investigador en la Unidad de Agroclima y Sistemas de información (GRAS) de INIA. Esta sección se dedica al desarrollo de herramientas digitales para la gestión de riesgos, principalmente asociados al clima, en los distintos sistemas productivos del Uruguay.

Su modelo fue uno de los cuatro finalistas de la competencia que fue planteada por la iniciativa Inteligencia Artificial para la Observación de la Tierra (AI4EO) de la ESA junto con la empresa satelital Planet, la Universidad Técnica de Múnich, el Centro Aeroespacial Alemán y la Fundación Radiant Earth, que periódicamente lanzan desafíos de esta índole para resolver problemas concretos de la realidad mediante inteligencia artificial.

Retos. “AI4EO lanza estos retos que permiten que mucha gente especializada esté trabajando en un mismo problema. Lo bueno de eso es que se obtienen soluciones diferentes que sirven como insumo para desarrollar modelos más óptimos que integren las ideas de todos”, valoró el investigador, quien obtuvo el cuarto puesto en la competencia.

En esta edición el reto se centró en la seguridad alimentaria y desafió a los concursantes a diseñar un modelo para la identificación de cultivos. Cal explicó que “estos modelos permiten estimar qué cultivos hay en cada área en una zafra y eso es útil para la toma de decisiones vinculadas a la seguridad alimentaria ya que, si un año hay menos área sembrada de cierto cultivo, se puede evaluar qué factores incidieron, si fue por el mercado, un tema climático u otro elemento. También permiten hacer planificaciones logísticas, por ejemplo, si en una región se detecta que hay muchos productores de trigo, se puede proponer la instalación de un silo”.

INIA Grass. En Uruguay la generación de este tipo de soluciones tecnológicas y el uso de imágenes satelitales forman parte del quehacer diario de la Unidad GRAS del INIA. “Desde su creación en 1998 trabajamos en estos ejes y hemos generado diferentes productos basados en imágenes satelitales para facilitar la toma de decisiones de los productores y también del gobierno. Entre ellos puedo destacar los monitoreos APAR y NDVI, que permiten estimar el crecimiento, la productividad y el estado de la vegetación en el país”, ejemplificó Cal.

El investigador de INIA destacó que la mayor retribución que brindan estos desafíos es la posibilidad de mantenerse actualizado y de adquirir nuevos conocimientos.

“A mi entender, el mayor premio de estas iniciativas es que te enfrentan a situaciones diferentes que te exigen aprender habilidades nuevas para dar con la mejor solución. Incluso al conocer los modelos de los otros finalistas uno aprende de ver cómo otros pensaron la resolución para ese problema. Eso te enriquece, porque adquirís conocimiento nuevo que luego podés aplicarlo en tu trabajo, y también te mantiene actualizado en las últimas tecnologías que se están utilizando”, concluyó el investigador.

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