Las 40º Jornadas Forestales de Entre Ríos incluirán la ponencia “Del problema al resultado: casos reales de Inteligencia Artificial en el sector forestal”, a cargo de Santiago Ferrando, director de Ferrando & Asociados y docente de la Universidad de la República, de Uruguay. Un enviado especial de Desarrollo Forestal participó del evento en Concordia y registró en exclusiva la información que se publica a continuación.
Con más de 20 años de experiencia en el sector forestal de Uruguay y la región, el director de Ferrando & Asociados repasó distintas aplicaciones de inteligencia artificial que ya se utilizan en viveros, cosecha, sanidad y planificación forestal.
Durante su exposición destacó el valor de los datos propios de cada empresa y planteó la necesidad de comenzar con soluciones pequeñas orientadas a resolver problemas concretos.
La inteligencia artificial dejó de ser una tecnología reservada para grandes compañías o proyectos de investigación y comenzó a incorporarse a procesos cotidianos del sector forestal. Así lo planteó el director de Ferrando & Asociados durante una exposición en la que repasó experiencias desarrolladas en Uruguay y otros países de la región.
Con más de dos décadas de trayectoria en el sector, el especialista recordó que su acercamiento a la inteligencia artificial comenzó en 2015, cuando trabajaba en una empresa forestal multinacional que plantaba alrededor de 20.000 hectáreas por año.
Por entonces uno de los desafíos era avanzar en la mecanización de las plantaciones y mejorar los procesos que se realizaban en condiciones poco favorables. En ese contexto surgió la posibilidad de utilizar inteligencia artificial para detectar malezas y automatizar determinadas operaciones.
“Empezamos a darnos cuenta de que la inteligencia artificial nos podía ayudar para todo lo que implicara automatización, mejora de calidad y hacer los procesos realmente escalables”, recordó.
Uno de los primeros desarrollos buscó que una cámara pudiera identificar un plantín y enviar una señal a una máquina para ejecutar una determinada acción. A partir de aquella experiencia comenzaron a explorarse también aplicaciones vinculadas con el control de malezas y la detección temprana de incendios.
El valor de los datos propios
Durante la exposición, el especialista explicó que una de las claves de los modelos de inteligencia artificial aplicados al sector forestal está en la disponibilidad de datos.
Los modelos de deep learning, explicó, pueden entrenarse a partir de grandes cantidades de imágenes para reconocer determinados elementos.
De esa manera, un sistema puede aprender a distinguir un árbol, una hoja, un tallo, una enfermedad o una maleza y, a partir de esa identificación, generar información útil para la toma de decisiones.
“Si tengo datos, puedo entrenar un modelo para que haga lo que necesito que haga”, sintetizó.
En ese sentido, remarcó que las empresas forestales cuentan con un activo particularmente valioso: sus propios datos. Imágenes de viveros, registros de maquinaria, información de cosecha, mapas, sensores y registros de producción pueden convertirse en insumos para desarrollar soluciones específicas.
Según explicó, esta posibilidad se amplió considerablemente con la aparición de herramientas de inteligencia artificial generativa, que permiten desarrollar aplicaciones y sistemas de análisis con mucha mayor rapidez y menor necesidad de programación tradicional.
Aplicaciones en viveros y sanidad
Uno de los casos presentados fue el desarrollo de una herramienta para viveros que permite utilizar un teléfono celular durante las recorridas para registrar problemas fitosanitarios.
La solución, denominada David, se encuentra en uso en viveros de eucalipto de Uruguay y permite registrar información sobre enfermedades, insectos y otras situaciones detectadas durante las inspecciones.
El objetivo es que la información deje de depender exclusivamente de observaciones subjetivas y pueda transformarse en datos que permitan realizar un seguimiento de los tratamientos y evaluar posteriormente si las medidas adoptadas dieron resultado.
También se presentaron aplicaciones capaces de analizar imágenes para determinar el nivel de afectación de una enfermedad en una hoja. El modelo puede identificar primero la hoja y posteriormente reconocer la presencia de una patología y calcular el porcentaje de superficie afectada.
Otra de las aplicaciones mencionadas utiliza cámaras térmicas para detectar diferencias de temperatura en plantaciones. El sistema permite identificar sectores que podrían presentar problemas relacionados con el riego y generar mapas para orientar las decisiones de manejo.
Sensores más accesibles y más información
Para el especialista, el avance de la inteligencia artificial está estrechamente relacionado con la reducción del costo de sensores y dispositivos.
Cámaras térmicas, drones y otros sistemas de captura de información que años atrás tenían costos prohibitivos son actualmente mucho más accesibles. Esto permite generar grandes volúmenes de datos que posteriormente pueden ser procesados mediante inteligencia artificial.
“Si tengo un dron, tengo datos; si tengo datos, puedo generar inteligencia”, explicó durante la presentación.
En este escenario, sostuvo que el desafío ya no pasa solamente por disponer de tecnología, sino por saber qué problema se quiere resolver y cómo utilizar la información disponible.
Del monitoreo de maquinaria a la planificación de cosecha
La exposición también incluyó ejemplos vinculados con la cosecha forestal.
A partir de los datos generados por las máquinas es posible elaborar mapas y visualizaciones que muestran volúmenes de producción, ubicación de los árboles procesados y distintos indicadores de desempeño.
La información puede utilizarse, por ejemplo, para comparar operadores, analizar tiempos de trabajo y estudiar el comportamiento de las máquinas en diferentes condiciones.
Otro de los desarrollos presentados apunta a la planificación de recorridos de los forwarders.
El sistema funciona como una suerte de “Google Maps” para estas máquinas, indicando al operador dónde debe dirigirse y qué recorridos puede realizar.
De acuerdo con el especialista, una tarea de microplanificación que anteriormente podía insumir hasta dos días puede resolverse actualmente en aproximadamente 15 o 20 minutos.
Además del posible ahorro en combustible y logística, destacó el valor del tiempo de los trabajadores como uno de los principales beneficios de este tipo de soluciones.
Monitoreo automático de plagas
La sanidad forestal fue otro de los campos abordados durante la charla.
El especialista mostró sistemas de pequeñas trampas equipadas con feromonas y cámaras capaces de capturar imágenes de los insectos. Esas imágenes pueden utilizarse para entrenar modelos capaces de identificar determinadas especies y contabilizar su presencia.
El objetivo es avanzar hacia un monitoreo remoto de las plagas, reduciendo la necesidad de recorridas periódicas exclusivamente destinadas a recolectar y registrar insectos.
El mismo concepto, explicó, puede aplicarse en otros cultivos y sistemas productivos.
La inteligencia artificial como “copiloto”
Más allá de las aplicaciones específicas, uno de los principales conceptos de la exposición fue la necesidad de pensar la inteligencia artificial como una herramienta de apoyo a las personas y no necesariamente como un reemplazo del trabajador.
El especialista cuestionó los enfoques que buscan simplemente sustituir a las personas y sostuvo que los mejores resultados aparecen cuando la tecnología funciona como un “copiloto” del conocimiento humano.
La persona aporta experiencia y capacidad de validar los resultados, mientras que la inteligencia artificial permite automatizar tareas repetitivas, procesar grandes cantidades de información y acelerar determinados procesos.
En esa línea, también mostró cómo herramientas de inteligencia artificial generativa pueden utilizarse para crear pequeñas aplicaciones destinadas a resolver necesidades muy específicas, incluso cuando solo sean utilizadas por un grupo reducido de personas.
“Busquen en sus problemas las mejores ideas”
Hacia el cierre de la presentación, el especialista planteó una recomendación dirigida a los profesionales del sector: comenzar por los problemas concretos que existen dentro de las propias empresas.
“Busquen en sus problemas las mejores ideas para implementar la inteligencia artificial”, señaló.
Según explicó, los desarrollos presentados durante la charla no surgieron de una búsqueda abstracta de aplicaciones tecnológicas, sino de necesidades planteadas por trabajadores y empresas.
“Todo, absolutamente todo lo que les conté partió de un problema real”, remarcó.
Por eso, propuso comenzar con proyectos pequeños, probar soluciones y evaluar sus resultados antes de avanzar hacia desarrollos de mayor escala.
La idea central, sostuvo, es que la tecnología tenga un propósito concreto: ahorrar tiempo, mejorar un proceso, generar información útil o facilitar el trabajo de las personas.
“Cuando ustedes resuelvan sus problemas con ella, créanme que van a poder ayudar a otro”, concluyó.
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Fotos: Desarrollo Forestal (Enviado Especial a 40º Jornadas Forestales de Entre Ríos de Concordia).
