Alimentación para el futuro: IA distribuida sobre el terreno

Monica Houston, Manager de AI & ML, Tria Technologies 

La agricultura se ve marcada cada vez más por sistemas informáticos distribuidos (edge) basados en IA. La maquinaria agrícola tradicional, como tractores, cosechadoras-trilladoras y sistemas de irrigación, ahora incorporan sensores y procesadores capaces de recoger datos, procesarlos de manera distribuida y convertirlos rápidamente en acciones. Los sistemas con IA comprueban si los cultivos necesitan más agua, si el terreno tiene los nutrientes adecuados o si las plantas o el ganado sufren el ataque de plagas o enfermedades. Estos sistemas no solo mantienen informados a los agricultores sino que también pueden hallar las soluciones correctas con una mínima intervención humana.

La IA también puede disminuir el coste y el esfuerzo requeridos por el mantenimiento de las máquinas. El mantenimiento predictive utiliza técnicas de aprendizaje automático (ML, por machine learning) como la detección de anomalías para anticiparse a las averías antes de que se produzcan en función de los datos de vibraciones y audio recogidos en la máquina. Esto reduce los costes de mantenimiento y minimiza el tiempo de inactividad.

Más cerca del origen

En los sistemas industriales se pueden ver los datos recogidos por un gran número de sensores y enviados a la nube para su procesamiento y análisis con el fin de mejorar los conocimientos y de desarrollar estrategias a largo plazo. El principio es el mismo en los sistemas agrícolas, pero en este caso la ubicación remota de campos y granjas hace que no resulte fiable comunicar grandes cantidades de datos con la nube. El procesamiento local mediante IA distribuida (Edge AI) resuelve este problema. Las prestaciones de la IA integrada en el chip permiten tomar decisiones inteligentes con una baja latencia, disminuyendo así la necesidad de enviar una gran cantidad de datos a la nube para su análisis. Dispositivos como CPU, GPU, ASIC especializados y NPU, muchos de ellos con funciones IA incorporadas, manejan estos datos a nivel local. La firma analista de mercados Grand View Research prevé que el mercado mundial de chips para IA distribuida alcance los 120.000 millones de dólares en 2030 frente a los 16.000 millones de 2023, lo cual supone un crecimiento medio interanual del 33,9% durante ese período.

Las aplicaciones de la IA distribuida recurren a módulos informáticos embebidos que incorporan estos procesadores con IA. Tria Technologies suministra una amplia gama de módulos COM (computer-on-modules) diseñados en colaboración con varios proveedores de CPU, como AMD, Intel, NXP y Renesas, entre otros. Una cooperación destacable en este sentido es con Qualcomm ya que ha permitido a Tria crear una nueva generación de módulos informáticos con procesadores de alto rendimiento de Qualcomm, Dragonwing y Snapdragon, basados en arquitectura ARM. Los nuevos módulos SMARC de Tria son idóneos para una gran variedad de aplicaciones que cubren las necesidades de sistemas agrícolas avanzados a los que proporcionan visión artificial, detección de anomalías, obtención y análisis en los sensores, y clasificación de audio, entre otras.

Módulos informáticos embebidos para agricultura

Las tarjetas informáticas embebidas con IA ofrecen numerosas ventajas a las aplicaciones agrícolas avanzadas gracias a su pequeño tamaño, robustez, flexibilidad y potente computación. Estas pequeñas tarjetas se pueden instalar en tractores y la maquinaria para ejecutar modelos de ML e IA a nivel local. Las tarjetas de Tria admiten varias cámaras y se pueden adaptar fácilmente para su uso en robots y drones agrícolas. También sirven para aplicaciones que exijan una IA de alto rendimiento, como los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM, por Large Language Models) para aplicaciones que requieran procesamiento de lenguaje natural. Esto pronto permitirá que las máquinas respondan a la comunicación verbal.

El hardware de las tarjetas informáticas embebidas está diseñado para acelerar el procesamiento en paralelo de modelos como las redes neuronales convolucionales (CNN, por convolutional neural networks). Estos procesadores especializados puedan manejar estas tareas a gran velocidad y con un consumo muy bajo, por lo que se pueden alimentar con baterías o energía solar. Las tarjetas de bajo consumo de Tria con IA se han utilizado en aplicaciones de detección a anomalías que utilizan una combinación de datos de audio y de acelerómetros para prever fugas en el sistema de riego.

La comunidad agrícola está probando actualmente varios proyectos basados en visión artificial y ML para detectar enfermedades en las plantas y el ganado. Uno de estos programas identifica las enfermedades que sufren las plantas a partir de fotografías de las hojas. Se está entrenando una CNN con datos existentes de imágenes de hojas para identificar la enfermedad y se ha obtenido una exactitud superior al 96%. La enfermedad de la planta se puede identificar rápidamente con el fin de tomar las medidas adecuadas antes de que se propague.

La visión artificial también se aplica en proyectos de “fumigación” agrícola, que utiliza robots y drones para regar las plantas y pulverizar herbicida selectivamente. Estos robots funcionan de forma autónoma, moviéndose por los campos utilizando sensores, o de forma manual controlados mediante apps. Una ventaja de la maquinaria agrícola autónoma es que las máquinas sin conductor pueden ser más pequeñas y más ligeras, por lo que compactan menos el terreno y hacen que sea más sano porque se han de labrar menos. Gracias a la visión artificial, estos sistemas pueden localizar con exactitud las malas hierbas que se han de fumigar con herbicida, empleando así una cantidad considerablemente menor de herbicida. Los terrenos menos compactados y la menor cantidad de herbicida permiten que los agricultores ahorren dinero, proporcionan alimentos más nutritivos y mantienen un entorno más saludable.

IA distribuida con Tria

Tria se enorgullece de las ventajas que ofrece a sus socios y clientes. La empresa diseña sus tarjetas para las aplicaciones indicadas por sus socios de acuerdo con las prestaciones y las especificaciones de sus dispositivos. Además, el acuerdo entre Tria y Avnet (su empresa matriz) garantiza que sus clientes dispongan de stock con una vida útil de 15 años, de ahí que los productos no se queden obsoletos antes de que haya transcurrido este plazo.

Tria desarrolla e integra tarjetas y dispositivos en sistemas personalizados para sus clientes, eliminando así las dificultades técnicas y los largos plazos de desarrollo que necesitan los ingenieros de diseño para desarrollar nuevos productos, especialmente ahora que la IA es una parte fundamental de esos productos.

La elección de un procesador para aplicaciones con IA puede ser una tarea difícil. Tria ofrece una gran variedad de SOM (system-on-modules) que incorporan procesadores con IA. También suministra placas base compatibles que se basan en estándares muy conocidos, como SMARC, así como diseños de referencia que proporcionan código de ejemplo para aplicaciones de aprendizaje automático. De este modo los clientes pueden empezar a implementar la IA distribuida en sus proyectos, además de mejorar su capacidad para reaccionar con rapidez sin necesidad de pasar por fases largas y costosas de desarrollo, lo cual contribuye a lograr el éxito de sus creaciones.