El trabajo publicado en noviembre de 2025 en el Journal of Academia Engineering por Mrutyunjay Padhiary, Assistant Professor (Department of Agricultural Engineering) de la Universidad de Assam, en la India, revisa el uso de tecnologías avanzadas—Inteligencia Artificial (IA), Internet de las Cosas (IoT) e impresión 3D— en la agricultura.
La agricultura de precisión se diferencia del manejo tradicional al usar datos, sensores y sistemas digitales para la toma de decisiones, mejorar la eficiencia productiva y promover la sostenibilidad. Tecnologías como la impresión 3D, IoT y IA amplían las capacidades de la agricultura de precisión.
La impresión 3D permite la fabricación de equipos, sensores y componentes diseñados para el monitoreo de humedad, nutrientes y ambientes. El Internet de las Cosas (IoT) interconecta dispositivos y sensores, generando transmisión en tiempo real de datos relacionados a fertilidad del suelo, clima y desarrollo de cultivos. A su vez, la Inteligencia Artificial, con algoritmos avanzados, analiza grandes volúmenes de información, identifica patrones y diagnostica problemas en los cultivos.
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Estas tecnologías facilitan la detección temprana de plagas, enfermedades y deficiencias nutricionales, permitiendo intervenciones más precisas. La integración de la impresión 3D, IoT e IA ya está transformando la producción agrícola, mejorando el uso de recursos, aumentando la productividad y reduciendo el impacto ambiental. Estas herramientas permiten decisiones más informadas y una mayor rentabilidad.
La investigación evidencia el potencial de estas tecnologías para mejorar la productividad y optimizar el uso de recursos, aunque persisten desafíos en términos de escalabilidad, interoperabilidad y viabilidad económica. Persisten limitaciones en gestión de datos, infraestructura y barreras socioeconómicas.
Se destaca la impresión 3D, tecnología menos considerada en estudios previos, como una línea interdisciplinaria que acelera la personalización y prototipado de sensores. Los avances incluyen:
-Desarrollo de sensores personalizados mediante impresión 3D.
-Monitoreo ambiental en tiempo real a través de IoT.
-Aplicación de IA para análisis predictivo y diagnóstico de enfermedades.
Sin embargo, la mayoría de las soluciones está en etapas de prototipo con validaciones limitadas a escala real. Persisten debilidades en modelos de IA poco explicables, dependencia de simulaciones y deficiencias en calibración de datos.
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La integración de IoT e IA ha demostrado eficiencia en uso de agua, fertilizantes y energía, aunque persisten altos costos iniciales y de mantenimiento. Comparaciones con métodos tradicionales de fabricación aún son necesarias. La combinación de estas tecnologías promete transformar la agricultura de precisión. Sistemas automatizados reducen la intervención humana, el riego inteligente disminuye el desperdicio y la analítica predictiva optimiza el ciclo del cultivo.
El proceso de incorporación de tecnología debe ser gradual: primero IoT, luego IA, finalmente impresión 3D. Adelantar etapas puede llevar a inversiones prematuras. Las grandes empresas pueden aprovechar economías de escala, pero pequeños productores enfrentan altos costos y complejidad operativa como barreras para la implementación.
Fuente: www.agrositio.com.ar
