Por qué una técnica de la inteligencia artificial puede cambiar la forma en que cultivamos alimentos

En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha transformado industrias enteras, desde la medicina hasta la robótica. Pero uno de sus campos más prometedores, y a la vez menos conocidos, es la agricultura. Un reciente artículo publicado ofrece una revisión exhaustiva sobre cómo el aprendizaje por transferencia, una técnica avanzada de la IA, está ayudando a resolver algunos de los mayores desafíos del campo agrícola contemporáneo.

¿Qué es el aprendizaje por transferencia?

El aprendizaje por transferencia (Transfer Learning, TL) permite reutilizar modelos de inteligencia artificial que ya fueron entrenados para una tarea y adaptarlos a otra similar. En lugar de empezar desde cero, el modelo “aprovecha la experiencia” adquirida previamente.

Por ejemplo, un sistema de visión artificial que aprendió a reconocer objetos comunes puede readaptarse para identificar enfermedades en hojas de tomate o distinguir entre cultivos y malezas. Esto es crucial en agricultura, donde obtener grandes conjuntos de datos etiquetados es costoso y requiere conocimiento experto.

La escasez de datos: el gran obstáculo del agro digital

Uno de los problemas más persistentes en la aplicación de la IA al campo es la falta de imágenes y registros agrícolas bien clasificados. Tomar y etiquetar miles de fotografías de plantas, plagas o suelos es un trabajo laborioso y caro. Sin embargo, el aprendizaje por transferencia rompe esa barrera al permitir que un modelo entrenado con millones de imágenes genéricas (como las del famoso conjunto de datos ImageNet) se adapte a nuevas tareas agrícolas con solo unas pocas muestras.

Según los autores, esta técnica reduce drásticamente el tiempo de entrenamiento y la cantidad de datos necesarios, haciendo posible que la IA llegue a más agricultores y entornos de investigación.

Cómo se está usando en la agricultura

El estudio revisó 74 trabajos científicos recientes y encontró que el aprendizaje por transferencia ya se aplica en siete áreas clave del sector agrícola:

1. Reconocimiento de especies vegetales – Identificación automática de plantas a partir de imágenes, útil para la conservación de biodiversidad.
2. Detección de enfermedades – Diagnóstico de afecciones en hojas y frutos con precisiones que superan el 99 %.
3. Identificación de malezas – Diferenciación entre cultivos y hierbas invasoras, lo que permite aplicar herbicidas solo donde es necesario.
4. Detección de plántulas – Seguimiento de la germinación y el crecimiento temprano de los cultivos.
5. Reconocimiento de plagas – Clasificación de insectos y ácaros dañinos de forma automática.
6. Diagnóstico de deficiencias nutricionales – Identificación de carencias de nutrientes a través del color o textura de las hojas.
7. Predicción del crecimiento vegetal – Modelos que anticipan la evolución de las plantas según variables ambientales.

En la mayoría de estos casos, los investigadores usaron redes neuronales convolucionales (CNN) preentrenadas como VGG16, ResNet, DenseNet, MobileNet o YOLO, herramientas habituales en visión por computadora.

Resultados prometedores

Los modelos basados en aprendizaje por transferencia han logrado precisiones entre el 95 % y el 99 % en tareas de detección o clasificación. En muchos casos, incluso superan a los métodos tradicionales que requieren conjuntos de datos mucho mayores. Además, se ha demostrado que entrenar modelos con transferencia es hasta un 80 % más rápido que entrenar desde cero.

Otro hallazgo relevante es que el tipo más usado de aprendizaje por transferencia es el basado en modelo, conocido como fine-tuning, que consiste en ajustar las últimas capas de una red neuronal ya entrenada para adaptarla a un nuevo dominio agrícola.

Retos y caminos futuros

Aunque los avances son notables, el artículo identifica varios desafíos pendientes:

• Falta de bases de datos agrícolas abiertas y equilibradas.
• Dificultad para que los modelos generalicen en distintos climas o tipos de cultivo.
• Necesidad de modelos más ligeros y eficientes para su uso en campo o en dispositivos móviles.
• Escasa colaboración interdisciplinaria entre ingenieros, agrónomos y científicos de datos.

Los autores recomiendan impulsar colaboraciones globales y explorar nuevas estrategias como el meta-learning (aprendizaje a partir de múltiples tareas) y el few-shot learning (aprendizaje con muy pocos ejemplos).

Hacia una agricultura más inteligente y sostenible

El aprendizaje por transferencia demuestra que la inteligencia artificial puede ser una herramienta accesible incluso para quienes no tienen grandes volúmenes de datos. En agricultura, esto significa diagnósticos más rápidos, menos uso de agroquímicos y mejores decisiones de manejo.

A medida que las tecnologías digitales se integran al campo, este tipo de innovaciones podría convertirse en una pieza clave para garantizar la seguridad alimentaria global frente al cambio climático y el crecimiento de la población mundial.

Como concluye el estudio, el aprendizaje por transferencia no solo optimiza modelos: optimiza la manera en que cultivamos el futuro.

Referencia

Hossen, M.I., Awrangjeb, M., Pan, S. et al. Transfer learning in agriculture: a review. Artif Intell Rev 58, 97 (2025). https://doi.org/10.1007/s10462-024-11081-x