Mantener la biodiversidad sin reducir la productividad agrícola: hasta ahora, no ha sido posible conciliar estos dos objetivos porque el sistema socioecológico de la agricultura es muy complejo y las interacciones entre el hombre y el medio ambiente son difíciles de determinar utilizando métodos tradicionales. Gracias a las nuevas tecnologías, un equipo de investigación de la Universidad Técnica de Munich y la Universidad de Hohenheim ha demostrado una manera prometedora de lograr ambos objetivos al mismo tiempo. Los miembros del equipo se centran en seguir desarrollando la inteligencia artificial junto con el juicio humano colectivo: utilizando inteligencia híbrida.
«Aunque tenemos cada vez más conjuntos de datos a nuestra disposición, todavía no hemos podido utilizarlos para resolver el problema. Los datos disponibles procedentes de la teledetección, la casidetección y los estudios estadísticos están inconexos y son muy fragmentado.» Economista agrícola de la Universidad de Hohenheim y autor principal de la publicación. «Otro desafío es el diferente horizonte de planificación: las prácticas agrícolas se basan en objetivos económicos de corto y mediano plazo a nivel de campo y finca, es decir, en la escala de una hectárea a 100 hectáreas. Impactos ambientales a largo plazo en las 100 hectáreas mil hectáreas.
Desde un punto de vista ecológico, es necesario mirar a nivel del paisaje y comprender mejor las interacciones de múltiples granjas en términos de espacio y tiempo. «Hay poca coordinación entre las explotaciones en lo que respecta a las medidas agroambientales», afirma el profesor Senthold Assing, de la Cátedra de Agricultura Digital de la Universidad Técnica de Múnich. Los programas de financiación anteriores en política agrícola y ambiental no fueron diseñados para permitir sinergias amigables con la biodiversidad entre los agricultores, entre los agricultores y otras partes interesadas, y en la ciencia.
El problema también es un desafío importante desde la perspectiva de las ciencias sociales, según la profesora Claudia Belling del Departamento de Transformación Social y Agricultura de Hohenheim: «Esta es una situación clásica de dilema social. ¿Por qué las partes interesadas individuales deberían renunciar a la productividad por sí mismas? ¿La iniciativa cuando el bien público común de mantener la biodiversidad beneficia gratuitamente a muchas otras partes interesadas? También hay situaciones similares que obstaculizan el progreso en otros sectores económicos, por ejemplo, el reciclaje y la gestión de residuos, así como la energía y el transporte. Para abordar la complejidad del problema y desarrollar nuevas soluciones inteligentes, se requiere la experiencia combinada de las ciencias naturales y sociales, la ingeniería y la informática, así como una estrecha colaboración entre la ciencia y la práctica.
Los avances tecnológicos permiten nuevas interacciones entre humanos y máquinas
Un equipo de 13 personas con precisamente esta experiencia ha combinado esfuerzos para desarrollar un enfoque interdisciplinario, explotando las nuevas posibilidades que ofrece la inteligencia artificial para integrar y procesar grandes cantidades de datos. Los autores de la publicación se refieren a esta combinación como «inteligencia híbrida». «Al combinar las capacidades intuitivas de los humanos con el poder computacional de las computadoras modernas y las capacidades analíticas de la inteligencia artificial, podemos por primera vez desarrollar sistemas hombre-máquina que aborden con éxito la complejidad en la agricultura», dijo el profesor Berger.
Un componente de estos sistemas son los modelos informáticos con lo que el equipo denomina “tecnología multiagente” de diversos procesos ambientales, sociales y económicos. Al enriquecer estos modelos con inteligencia artificial, el equipo de investigación pretende crear una imagen interactiva detallada de la realidad a través de la cual se puedan simular diversas medidas e impactos sobre la biodiversidad y se pueda apoyar a las partes interesadas en la toma de decisiones conjunta.
Los pagos masivos como ejemplo práctico de inteligencia híbrida
Los autores explican aplicaciones prácticas en varios ejemplos aplicados, por ejemplo, pagar compensaciones a grupos de agricultores en lugar de a explotaciones individuales. «La UE proporciona varios subsidios para medidas de protección de especies, por ejemplo, dando dinero a los agricultores para crear cintas de flores», dijo el profesor Aceng. «Hasta ahora, los agricultores han plantado franjas de flores ellos mismos y sin coordinarse con sus vecinos. En general, las franjas de flores están fragmentadas y tienen una eficacia limitada».
Los programas de pago masivo para los productores que amplían sus franjas de flores utilizando inteligencia híbrida son más prometedores. En un primer paso, la inteligencia híbrida puede analizar datos complejos sobre las condiciones del suelo, la biodiversidad local y factores similares, identificando así lugares donde las medidas ambientales transversales son particularmente efectivas y las pérdidas de cultivos son lo más bajas posible. En un segundo paso, los sistemas de IA pueden proporcionar plataformas de comunicación que faciliten el intercambio de información y la planificación conjunta de proyectos sin burocracia excesiva. «Otro objetivo es lograr un equilibrio justo entre todas las partes implicadas, por ejemplo mediante nuevos mecanismos de subasta de subvenciones», afirmó el profesor Berger.
Una imagen virtual de su entorno económico y ambiental daría a los actores de la agricultura, la consultoría y las políticas la oportunidad de probar medidas antes de decidir implementarlas. «Esto facilitaría la evaluación del impacto sobre la biodiversidad y el rendimiento de los cultivos y reduciría los costos para todos los involucrados», añadió el profesor Billing. Por encima de todo, la IA puede servir como mediador automatizado que sigue las discusiones dentro de un grupo y mejora la toma de decisiones aportando información o puntos de vista alternativos. «Actualmente podemos ver las capacidades de la IA generativa en el procesamiento del lenguaje y la creación de nuevos contenidos usando ChatGPT. Esto puede ser particularmente útil para garantizar que toda la información relevante se tenga en cuenta en las discusiones grupales y encontrar soluciones creativas», explicó el profesor Henner Gimpel de Harvard. Escuela de Medicina. . Departamento de Gestión Digital de la Universidad de Hohenheim.
La confianza y la transparencia siguen siendo cruciales para el éxito
Para que este enfoque tenga éxito, debe ser transparente y participativo. «La tecnología debe diseñarse de manera que la gente pueda confiar. El uso ético de la tecnología también es crucial», afirmó el profesor Gimpel. Los sistemas de inteligencia híbridos sólo podrán desarrollar todo su potencial y obtener una aceptación generalizada si se cumplen estas condiciones. Según el profesor Berger, la inteligencia híbrida es la clave para resolver algunos de los problemas más urgentes de la agricultura. «Las perspectivas son muy prometedoras, pero todavía se necesita investigación básica para desarrollar e implementar con éxito esta tecnología. Para lograrlo, necesitamos la cooperación de todas las partes interesadas de la ciencia, la práctica y la sociedad».
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