IBM utilizará IoT, Watson y Data para impulsar la producción de caña de azúcar en Tailandia

Tailandia es el segundo mayor exportador mundial de azúcar.

Hoy, Big Blue anun­ció una colab­o­ración de inves­ti­gación de dos años con la Agen­cia Nacional de Desar­rol­lo de Cien­cia y Tec­nología (NSTDA, por sus siglas en inglés) del gob­ier­no de Tai­lan­dia, que uti­lizará Inter­net of Things (Iot), inteligen­cia arti­fi­cial (AI) y capaci­dades de análi­sis para ayu­dar a mejo­rar los rendimien­tos de la caña de azú­car en Tai­lan­dia.

Tai­lan­dia es el segun­do may­or expor­ta­dor mundi­al de azú­car. El pilo­to se eje­cu­tará en tres gran­jas de caña de azú­car que cubren 1 mil­lón de met­ros cuadra­dos de Mitr Phol, el may­or pro­duc­tor de azú­car de Asia.

Agro­nom­ic Insights Assis­tant de IBM reunirá ele­men­tos de IBM Wat­son Deci­sion Plat­form for Agri­cul­ture , el IBM Pairs Geo­scope y The Weath­er Com­pa­ny , que IBM com­pró en 2015 . El pro­gra­ma recopi­lará datos de los cam­pos (humedad del sue­lo, sanidad del cul­ti­vo, etc.) uti­lizan­do una com­bi­nación de sen­sores de IoT e imá­genes satelitales, que se aumen­tarán con datos locales del NSTDA y años de datos mete­o­rológi­cos de The Weath­er Com­pa­ny para pre­de­cir mejor Posi­bles prob­le­mas ambi­en­tales como la llu­via.

La platafor­ma de IBM tomará todos estos datos y los eje­cu­tará a través de Wat­son para crear un soft­ware y un pan­el de con­trol móvil para ayu­dar a Mitr Phol a eval­u­ar y ges­tionar mejor los ries­gos como pla­gas, enfer­medades, irri­gación y apli­cación de pes­ti­ci­das / fer­til­izantes, con el obje­ti­vo de opti­mizar la pro­duc­tivi­dad y aumen­tar rendimien­to de los cul­tivos.

El Asis­tente de Per­spec­ti­vas Agronómi­cas comen­zará su pro­gra­ma pilo­to a medi­a­dos de este año y, dado que IBM está tra­ba­jan­do con NSTDA, una agen­cia guber­na­men­tal, las per­cep­ciones obtenidas pueden com­par­tirse con otros agricul­tores de la región para que puedan aplicar las mis­mas tác­ti­cas.

Como se men­cionó ante­ri­or­mente, IBM es un nom­bre que sigue apare­cien­do en el espa­cio de tec­nología de ali­men­tos para nosotros aquí en The Spoon. En sep­tiem­bre del año pasa­do, la com­pañía creó el Agropad , un sen­sor de papel bara­to que se podía usar para medir la acidez y los nive­les quími­cos en el sue­lo. Y a prin­ci­p­ios de este año, Big Blue se aso­ció con McCormick para aplicar su tec­nología de inteligen­cia arti­fi­cial para desar­rol­lar nuevas espe­cias.

En este momen­to, el Asis­tente de Per­spec­ti­vas Agronómi­cas se encuen­tra en la fase de inves­ti­gación, por lo que no se dis­cutieron los temas de pre­cios y disponi­bil­i­dad. IBM se enfrenta a una gran com­pe­ten­cia en el espa­cio de infor­ma­ción basa­da en datos para agtech. Arable y Ter­a­lyt­ic hacen sen­sores de cam­po para pro­por­cionar datos sobre las condi­ciones del sue­lo, Tara­nis usa imá­genes aéreas des­de satélites para ayu­dar a los agricul­tores a detec­tar enfer­medades en for­ma tem­prana, y Hi Fideli­ty Genet­ics usa sen­sores, datos e IA para mejo­rar el mejo­ramien­to de cul­tivos.

La ven­ta­ja que tiene IBM, por supuesto, es que es IBM . Tiene canales de ven­ta exis­tentes, Wat­son es quizás la mar­ca prin­ci­pal de AI y puede com­bi­nar sen­sores, datos, predic­ción del cli­ma y AI bajo un mis­mo techo. Y, por supuesto, una gen­eración más joven de agricul­tores que no están famil­iar­iza­dos con las raíces de IBM puede no ten­er la noción pre­con­ce­bi­da de las raíces del main­frame de IBM.

Fuente: TheS­poon­Tech.