De la semilla al plato: la inteligencia artificial está transformando cómo y qué comemos

La IA promete hacer que la agricultura sea más eficiente y sostenible, produciendo alimentos más saludables con menos impacto en el planeta, según Ilias Tagkopoulos, de UC Davis.

Por Andy Fell.-

La inteligencia artificial ya está cambiando la forma en que las personas trabajan, se comunican en línea, crean arte y gestionan sus negocios. Ahora, la tecnología se está utilizando en todos los aspectos de nuestros sistemas alimentarios.

La IA promete hacer que la agricultura sea más eficiente y sostenible, produciendo alimentos más saludables con menos impacto en el planeta, según Ilias Tagkopoulos, director del Instituto de Inteligencia Artificial para Sistemas Alimentarios de Próxima Generación , o AIFS, en UC Davis.

Tomemos como ejemplo el humilde tomate. En California, donde el año pasado se cosecharon unos 13 millones de toneladas de esta fruta , investigadores de la Universidad de California en Davis y otras instituciones están utilizando la inteligencia artificial para reducir las pérdidas de tomates durante el transporte en camiones desde el campo hasta la fábrica de conservas. La inteligencia artificial puede ayudarnos a desarrollar nuevas variedades de tomates que se adapten a un clima cambiante y a seleccionar la fruta en función de su calidad en la planta de procesamiento.

Los algoritmos de IA pueden hacer predicciones y recomendaciones basadas en grandes cantidades de datos. La planta conservera Pacific Coast Producers en Woodland, California, utiliza datos en cada paso del proceso, incluida la clasificación de la fruta, y la IA puede generar una eficiencia aún mayor, dijo Dan Vincent, quien se jubiló el año pasado después de 19 años como director ejecutivo de la planta conservera.

“Ya estamos usando el 'yo' en la IA. El 'yo' son personas que hacen un muy buen trabajo, pero están abrumadas por los datos. ¿Puede entonces la IA ayudar a esas personas a hacer mejor su trabajo?”, dijo Vincent.

Decisiones a partir de big data

La IA es, en esencia, un conjunto de herramientas que crean decisiones a partir de datos, dijo Tagkopoulos, quien también es profesor en el Departamento de Ciencias Informáticas y el Centro Genómico de la UC Davis. Esas herramientas pueden respaldar la toma de decisiones humanas a medida que nuestros sistemas se vuelven más complejos.

“Cuanto más complejo se vuelve el sistema, más difícil resulta analizar los datos y encontrar el mejor punto de operación. Y el sistema alimentario es realmente muy complejo”, afirmó.

El origen del AIFS surgió con una iniciativa de la Casa Blanca sobre inteligencia artificial en 2019. En 2020, la Fundación Nacional de Ciencias y agencias asociadas publicaron una convocatoria de propuestas para institutos que trabajaran en IA en diversos campos, incluidos los sistemas alimentarios. El AIFS, dirigido por la UC Davis e integrado por la UC Berkeley, la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign, la Universidad de Cornell y la División de Agricultura y Recursos Naturales de la Universidad de California, se creó ese año con una subvención del Instituto Nacional de Alimentación y Agricultura del Departamento de Agricultura de Estados Unidos.

En sus primeros tres años, el instituto ha financiado proyectos de investigación sobre tecnología de IA en todo el sistema alimentario, desde sensores más baratos para la producción agrícola hasta simuladores digitales para gestionar la agricultura de interior y tecnología para predecir el contenido nutricional de los alimentos. 

A medida que la recopilación de datos a gran escala y la IA se vuelven rutinarias en diferentes pasos de la cadena de suministro de alimentos, esos pasos pueden ser integrados por la IA.

“La oportunidad está en la integración, en conectar los puntos a lo largo de la cadena de suministro”, afirmó Tagkopoulos. En 2015, Tagkopoulos fundó PIPA , una empresa de inteligencia artificial para ayudar a las empresas de ingredientes y bienes de consumo envasados ​​a crear mejores productos desde la granja hasta la mesa.

Por ejemplo, la información recopilada por la IA sobre los cultivos que crecen en un campo se puede integrar con la IA para el mejoramiento de plantas. Esa integración a lo largo de toda la cadena de suministro es un objetivo clave para el AIFS, que inicia su cuarto año, afirmó Tagkopoulos.