R\u00cdO DE JANEIRO, 25 sep (Xinhua) — Brasil recurre a drones, sensores, inteligencia artificial y gen\u00e9tica vegetal para anticipar los efectos de la sequ\u00eda, las altas temperaturas y las enfermedades en los cultivos, en una nueva etapa de la agricultura de precisi\u00f3n orientada a elevar la productividad y hacer m\u00e1s sostenible la producci\u00f3n de alimentos. La combinaci\u00f3n de tecnolog\u00edas digitales con investigaci\u00f3n gen\u00e9tica permite detectar alteraciones fisiol\u00f3gicas y bioqu\u00edmicas en las plantas antes de que los da\u00f1os sean visibles a simple vista, una herramienta de creciente importancia para Brasil ante una mayor variabilidad de las condiciones clim\u00e1ticas. Uno de los investigadores brasile\u00f1os que trabaja en esta frontera tecnol\u00f3gica es Paulo Eduardo Teodoro, profesor de la Universidad Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS), quien recibi\u00f3 en 2026 el Premio Fundaci\u00f3n Bunge en la categor\u00eda Juventud por sus investigaciones sobre agricultura tropical sostenible en condiciones de estr\u00e9s t\u00e9rmico e h\u00eddrico. Su trabajo integra gen\u00e9tica vegetal, mejoramiento de cultivos, agricultura digital, sensores remotos, estad\u00edstica e inteligencia artificial para identificar de manera temprana los efectos de la falta de agua y las altas temperaturas en productos como soya, ma\u00edz y algod\u00f3n. \u00abBuscamos detectar alteraciones que muchas veces todav\u00eda no son visibles a simple vista. Cuanto antes identificamos un problema, mayores son las posibilidades de minimizar las p\u00e9rdidas\u00bb, explic\u00f3 Teodoro a Xinhua. La tecnolog\u00eda emplea sensores instalados en drones capaces de captar informaci\u00f3n sobre las condiciones bioqu\u00edmicas y fisiol\u00f3gicas de las plantas. Los datos son procesados posteriormente mediante modelos computacionales que permiten identificar patrones asociados al estr\u00e9s y seleccionar ejemplares con caracter\u00edsticas de mayor resistencia. \u00abEs una herramienta que permite evaluar miles de plantas de forma r\u00e1pida, con alta precisi\u00f3n y a gran escala\u00bb, afirm\u00f3 el investigador. La inteligencia artificial ampl\u00eda adem\u00e1s la capacidad de analizar caracter\u00edsticas que mediante m\u00e9todos convencionales pueden resultar dif\u00edciles o costosas de medir. De acuerdo con Teodoro, estas herramientas ya permiten detectar enfermedades, identificar plantas da\u00f1inas y localizar plagas dentro de una plantaci\u00f3n. \u00abSe puede hacer hoy la detecci\u00f3n de enfermedades, reconocer plantas da\u00f1inas, localizar plagas en una plantaci\u00f3n\u00bb, se\u00f1al\u00f3. La identificaci\u00f3n temprana de estos problemas puede ayudar a reducir el uso innecesario de agua, fertilizantes y productos fitosanitarios, adem\u00e1s de permitir que los productores intervengan antes de que los da\u00f1os provoquen p\u00e9rdidas significativas. \u00abCada vez que se consigue optimizar un proceso, hacerlo m\u00e1s barato o realizar una detecci\u00f3n r\u00e1pida, existe una contribuci\u00f3n a la sostenibilidad de la agricultura\u00bb, afirm\u00f3. La investigaci\u00f3n de Teodoro busca desarrollar herramientas que permitan anticipar las consecuencias de condiciones clim\u00e1ticas adversas y seleccionar variedades capaces de mantener su productividad utilizando de manera m\u00e1s eficiente los recursos disponibles. La apuesta tecnol\u00f3gica cobra especial relevancia para Brasil, uno de los principales productores y exportadores agr\u00edcolas del mundo, que enfrenta el desaf\u00edo de incrementar la producci\u00f3n sin ampliar en la misma proporci\u00f3n la superficie cultivada. En ese escenario, la agricultura digital ofrece herramientas para utilizar con mayor precisi\u00f3n recursos como el agua y los fertilizantes, al tiempo que permite obtener informaci\u00f3n detallada sobre las condiciones de los cultivos. Sin embargo, Teodoro advirti\u00f3 que todav\u00eda existen obst\u00e1culos para ampliar estas tecnolog\u00edas, entre ellos el costo de los sensores, la necesidad de grandes vol\u00famenes de datos y la falta de infraestructura tecnol\u00f3gica en algunas regiones. \u00abExiste la necesidad de avanzar m\u00e1s. El momento es bueno, ha habido cierta inversi\u00f3n en investigaci\u00f3n en los \u00faltimos a\u00f1os, pero todav\u00eda est\u00e1 muy por debajo de lo necesario\u00bb, agreg\u00f3. El investigador consider\u00f3 adem\u00e1s fundamental integrar diferentes \u00e1reas del conocimiento para acelerar la innovaci\u00f3n y desarrollar soluciones adaptadas a las necesidades reales del campo. \u00abEn lugar de desarrollar proyectos restringidos a una \u00fanica \u00e1rea, nuestros estudiantes son incentivados a construir investigaciones multidisciplinarias y conectadas con problemas reales del sector productivo\u00bb, explic\u00f3. La experiencia brasile\u00f1a muestra as\u00ed una evoluci\u00f3n desde la mecanizaci\u00f3n tradicional hacia una agricultura capaz de observar las plantas mediante drones, procesar grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n y utilizar algoritmos para anticipar problemas antes de que sean evidentes. Para un pa\u00eds de dimensiones continentales y con una agricultura sometida a condiciones clim\u00e1ticas muy diversas, la integraci\u00f3n entre gen\u00e9tica, sensores remotos e inteligencia artificial puede convertirse en una herramienta para aumentar la productividad y mejorar la resiliencia de los cultivos. El desaf\u00edo ahora es ampliar la infraestructura cient\u00edfica y tecnol\u00f3gica necesaria para que estas herramientas lleguen a una escala mayor y puedan ser utilizadas por un n\u00famero creciente de productores brasile\u00f1os. Fin<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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