Arranca una prueba piloto para predecir el rendimiento de los cultivos mediante inteligencia artificial cuántica

Un equipo de investigadores está llevando a cabo una prueba piloto en la que usará inteligencia artificial cuántica para predecir el rendimiento de los cultivos agrícolas. 

La iniciativa, impulsada por personal del CSIC (Centro Superior de Investigaciones Científicas) y el grupo empresarial GMV, busca dar solución a la necesidad de herramientas en la agricultura que ayuden a gestionar las plantaciones y realicen pronósticos de las condiciones que influyen en ellas para aumentar la eficacia de los sistemas. 

Así, los autores han explicado que el proyecto analizará imágenes de satélite para emitir previsiones sobre el desarrollo de las plantaciones basado en aprendizaje automático cuántico (Quantum Machine Learning, en inglés). 

Para llevar a cabo esta tarea, se utilizará un conjunto de datos de imágenes satelitales públicas previamente procesadas y se desarrollará un predictor basado en esta tecnología, tras lo que se procederá a la interpretación de los resultados. 

Los investigadores han precisado que, además, ampliarán el modelo de predicción mediante la incorporación de información adicional como el clima o datos de riesgo. 

Soluciones reales para nuevos métodos de producción

Ángela Ribeiro y Juan José García Ripoll, investigadores del CSIC, han apuntado que en este proceso se realizarán comparaciones entre los pronósticos obtenidos en modelos de computación tradicionales frente a los cuánticos.

Según han señalado, esto permitirá explorar "nuevos métodos" para incorporar información de imágenes de algoritmos cuánticos, así como novedosos "paradigmas de aprendizaje automático cuántico y de inspiración cuántica", mientras impulsan "el avance de la inteligencia artificial en la agricultura".

Esta prueba está incluida dentro del proyecto público-privado AgraIA, una iniciativa que busca investigar la aplicabilidad de la inteligencia artificial, junto con otras tecnologías relacionadas con la Industria 4.0, en soluciones reales para definir nuevos métodos de producción agraria. 

En concreto, busca que el futuro del sector agroalimentario español sea "más tecnológico, innovador, sostenible y comprometido con la eficiencia energética y la disminución de la huella de carbono". 

El proyecto, liderado por el grupo GMV, está 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.

El consorcio está formado por 24 entidades, desde grandes compañías a pymes (pequeñas y medianas empresas) hasta centros de investigación que buscan "fortalecer la productividad del sector" a través de la I+D.