¿Alta tecnología, altos rendimientos? Los agricultores kenianos utilizan la IA para aumentar la productividad | Kenia

SAmy Selim caminaba entre los densos y brillantes arbustos verdes en las laderas de su finca cafetalera en la aldea de Sorwot en Kericho, Keniaacompañado por un granjero más joven llamado Kennedy Kirui. Se detuvieron en cada esquina para ingresar las coordenadas de la granja en una conversación de WhatsApp.

La conversación fue con Virtual Agronomist, una herramienta que utiliza inteligencia artificial para brindar consejos sobre la aplicación de fertilizantes mediante mensajes de chat. El chatbot hizo algunas preguntas más antes de producir un informe que decía que Selim debería aspirar a un rendimiento de 7,9 toneladas y utilizar tres tipos de fertilizantes en cantidades específicas para lograr ese objetivo.

“¡Dios mío!” Selim dijo al recibir el informe. Había planeado utilizar mucho más fertilizante del que recomendaba Virtual Agronomist. “Podría haber desperdiciado el dinero”.

En Kericho y otras partes de Kenia, las herramientas basadas en inteligencia artificial se han vuelto cada vez más populares entre los pequeños agricultores que buscan mejorar la calidad y cantidad de sus productos.

Las plagas, las enfermedades y la falta de conocimientos técnicos hacen que los agricultores se hayan acostumbrado a sufrir pérdidas de cosechas a gran escala. Solían depender del asesoramiento de los funcionarios de extensión agrícola (profesionales desplegados por los gobiernos locales para brindar servicios educativos a los agricultores), pero su número ha disminuido en los últimos años debido a una financiación inadecuada.

Selim comenzó a utilizar Virtual Agronomist en su granja de 0,4 hectáreas (1 acre) en 2022, con la ayuda de otro agricultor que tenía un teléfono inteligente en ese momento. Siguiendo sus recomendaciones, su finca produjo 7,3 toneladas de café, el rendimiento más alto de su historia. Es optimista en cuanto a que el nuevo conjunto de recomendaciones funcionará también esta vez. “La tecnología ayuda”, afirmó.

Antes de adoptar Virtual Agronomist, Selim simplemente aplicaba fertilizantes utilizando lo que describió como “conocimiento general del agricultor”, aplicando diferentes tipos en diferentes épocas del año sin conocer la salud del suelo. La productividad de la finca era baja. En una temporada logró producir sólo 2,3 toneladas de café.

En otras ocasiones, tomaba muestras de su suelo para analizarlas en laboratorios lejos de Sorwot, pero los resultados tardaban meses en llegar y, a veces, no llegaban en absoluto.

El granjero Sammy Selim (centro) con dos empleados de la organización sin fines de lucro iSDA, que creó la aplicación Virtual Agronomist. Fotografía: Carlos Mureithi

“Un gran desafío para los agricultores es no saber exactamente qué necesita su suelo”, dijo Florah Maritim, gerente de fábrica de la Sociedad Cooperativa de Productores de Café Sorwot, que despulpa y seca el café de los agricultores locales.

La historia es similar para los agricultores que intentan determinar qué plagas y enfermedades han afectado sus cultivos.

Musau Mutisya, de la aldea de Kwa Mwaura en el condado de Machakos, dijo que solía confiar en su propio conocimiento para identificar plagas y enfermedades, pero que no siempre era exacto.

En una reciente mañana soleada en su granja de 0,6 hectáreas (1,5 acres), se paró junto a una planta de maíz, apuntando con la cámara de su teléfono a una hoja rota y desgarrada usando PlantVillage, una aplicación impulsada por inteligencia artificial para diagnosticar plagas y enfermedades.

Un asistente de voz le indicó dónde sostener el teléfono, identificó la plaga como el gusano cogollero y luego le dio consejos sobre cómo controlarla. “En el pasado estábamos haciendo conjeturas”, dijo. “Terminarás usando más dinero tratando lo que no conoces”.

Ambas herramientas funcionan entrenando modelos de IA con imágenes y datos. Los investigadores de PlantVillage alimentaron su modelo con miles de imágenes de cultivos sanos y enfermos para ayudarlo a aprender a identificar plagas, mientras que los investigadores de Virtual Agronomist entrenaron un modelo para predecir el PH y otras propiedades del suelo utilizando datos satelitales de todo el continente.

Hay siete millones y medio pequeños agricultores en Kenia. Pero el país tiene una proporción de funcionarios de extensión por hogar agrícola de 1:1093, mucho mayor que la proporción de 1:400 que recomienda la Organización para la Agricultura y la Alimentación.

Los agricultores necesitan información para tener éxito, dijo Enock Chikava, director de sistemas de entrega agrícola de la Fundación Gates, que apoya a la organización sin fines de lucro iSDA que creó Virtual Agronomist. La tecnología puede ayudar a llenar el vacío dejado por la falta de agentes de extensión, afirmó. “Creemos en el poder de lo digital”, dijo Chikava. “Realmente puede alterar las cosas”.

A informe publicado En julio, la Asociación GSM descubrió que la mayoría de los casos de uso de la IA en Kenia, Nigeria y Sudáfrica se daban en la agricultura y la seguridad alimentaria.

El informe dice que el potencial de la tecnología para apoyar el crecimiento socioeconómico en el continente es enorme, pero para lograrlo es necesario hacer esfuerzos para abordar la escasez de habilidades digitales y poner más teléfonos inteligentes en manos de la gente.

Tanto PlantVillage como Virtual Agronomist utilizan un modelo de “agricultor líder”, mediante el cual los agricultores con teléfonos inteligentes son capacitados para usar las herramientas no solo en sus propias granjas sino también en las parcelas vecinas. PlantVillage es de uso gratuito, al igual que Virtual Agronomist para todos los cultivos excepto el café, por el que cobra KSh300 (alrededor de £1,70) por asesoramiento.

A pesar de la promesa, algunos científicos advierten sobre la dependencia de las herramientas de IA para la agricultura. Angeline Wairegi, quien tiene investigado sobre el uso de la tecnología en la agricultura en África oriental, dijo que la mayoría de los conjuntos de datos de capacitación en IA excluyen el conocimiento indígena, lo que significa que la información que brindan puede excluir prácticas localizadas exitosas.

“La gran dependencia de las herramientas de inteligencia artificial para establecer prácticas agrícolas puede resultar en la erosión de prácticas agrícolas indígenas probadas y arraigadas desde hace mucho tiempo”, dijo Wairegi, fundador y director de investigación de Athene Research Group.

Boniface Nzivo con un sistema FarmShield que monitorea las condiciones del invernadero en la granja donde trabaja en el condado de Machakos. Fotografía: Stephen Mukhongi/The Guardian

Pero para agricultores como Boniface Nzivo en la aldea de Mua en el condado de Machakos, la IA cambia las reglas del juego. Utiliza un sistema llamado FarmShield para controlar la temperatura, la humedad y la humedad del suelo y le aconseja cuándo regar sus pepinos, aspectos con los que solía tener problemas.

“No pierdo el tiempo tratando de calcular cuánta agua usar”, dijo mientras estaba dentro de un invernadero para cultivar la planta, que necesita un suministro constante de agua. “Es una gran tecnología”.

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