Agdhi, una startup de agritech con sede en Bengaluru, India, ha introducido tecnología basada en inteligencia artificial en la agricultura. Ha lanzado técnicas de aprendizaje automático (machine learning) y computer vision para detectar los defectos en las semillas y los cultivos, lo que permite a la comunidad agrícola obtener semillas y cultivos de calidad. Estos resultados de calidad se proporcionan en segundos en lugar de esperar mucho tiempo utilizando métodos tradicionales. Esto traerá una disrupción tecnológica en las pruebas de semillas, el muestreo de semillas y el rendimiento de los cultivos, que es la necesidad del momento, dijo un comunicado de la compañía.
Análisis automatizado de semillas
El método tradicional para detectar defectos en las semillas generalmente se basa en la inspección manual, que requiere muchos recursos y es subjetiva. Por lo tanto, se requería un método de selección de semillas objetivo y automatizado. Por lo ello, Agdhi a través de la tecnología de visión AI (Inteligencia Artificial), fotometría, radiometría y visión por computadora ofrece métodos eficientes para la clasificación de semillas y análisis de calidad de semillas. El color, textura, tamaño y forma se extrae de imágenes de semillas, y los defectos de la semilla se identifican a través de varios clasificadores basados en visión por computadora. Esta automatización proporciona un método más eficaz para la clasificación de semillas que la inspección por mano de obra humana.
Según Nikhil Das, fundador de Agdhi:
Hoy en día, India está experimentando una gran disrupción en la agricultura a través de la tecnología. La agricultura, que es tanto una industria importante como la base de la economía, busca enfoques innovadores para proteger y mejorar el rendimiento de los cultivos. Con este objetivo, planeamos presentar productos de electrónica de próxima generación optimizados para la agricultura.
Añadió además que las tecnologías novedosas e innovadoras deben introducirse en el mercado en pruebas de semillas y muestreo de semillas para evaluar con precisión la calidad de las semillas y proporcionar los datos cruciales para ayudar a los agricultores a obtener un buen rendimiento. En la actualidad, la empresa está trabajando en tecnologías como blockchain, edge computing, IA, IoT y microbiología en agricultura.
