Por Dzmitry Yablonski, director de tecnología de GeoPard Agriculture
La semana pasada alguien me preguntó qué modelo utiliza nuestro agrónomo de IA. Es la pregunta técnica más común que recibimos, y suele ser la menos acertada para empezar.
Aquí está la respuesta honesta, y luego la más útil.
La respuesta honesta: varias
Dirigimos cada tarea al modelo más adecuado para ella. En la práctica, esto significa rutas separadas para:
- Razonamiento geoespacial. Interpretación de estadísticas de zonas, comparación de capas, explicación de por qué una parte de un campo se comporta de manera diferente a otra.
- Califica las matemáticas. Coeficientes de remoción, umbrales críticos, convenciones de acumulación, conversiones de unidades.
- Conversación. Comprender qué quiso decir realmente un agrónomo con una solicitud de media frase.
- Clasificación de tareas. Decidir a qué flujo de trabajo pertenece una solicitud antes de que ocurra cualquier otra cosa.
- Barandillas de seguridad. Verificar los resultados antes de que se conviertan en artefactos.
Ningún modelo es el mejor en los cinco aspectos. Los que razonan bien en contextos espaciales complejos no siempre son los que mantienen la disciplina aritmética. Los que dialogan con naturalidad no siempre son los que clasifican de forma fiable.
No publicamos la tabla de enrutamiento, y no es por ser evasivos. Cambia constantemente. Cada pocos meses se publican nuevas versiones del modelo, y cada una modifica el equilibrio en una o dos de esas rutas. Si publicáramos la respuesta definitiva en una entrada de blog, estaría desactualizada para otoño.
La respuesta más útil: las capas
Si mañana mismo sustituyéramos nuestros modelos por otro set de la saga Frontier, el producto seguiría funcionando y sería inconfundiblemente nuestro. Ese es el objetivo del diseño, y vale la pena explicar por qué.
Una recomendación agronómica no es una respuesta escrita. Es un número que se introduce en la terminal de una máquina y se aplica al campo. La clave está en la ingeniería.
Consideremos una clase concreta de fallo. Un modelo puede producir una prescripción de fósforo perfectamente razonada en libras de P.2O5 por acre. Coeficiente de remoción correcto, umbral correcto, lógica de acumulación correcta. Luego, la tasa se adjunta a un producto que es 4 por ciento P2O5, y el esparcidor lo recibe como una tasa de producto. El plan era correcto. La aplicación está equivocada por más de un orden de magnitud.
Ningún modelo de alta calidad lo impide. Una capa de conversión sí.
Lo mismo se aplica a los sistemas de unidades, a los límites máximos de dosis reglamentarios, a los valores de análisis de suelo por encima de los cuales la dosis agronómicamente correcta es cero, a la diferencia entre lo que informa un laboratorio y lo que predice una ecuación. No se trata de problemas de razonamiento, sino de problemas de sistemas, y son estos los que determinan si una recomendación es segura.
Así pues, las capas que rodean al modelo realizan el trabajo importante.
Toma de tierra. El asistente analiza los datos del cliente: sus análisis de suelo, sus cosechas, su topografía, su historial de aplicaciones. No se trata de una visión general de la agronomía, sino de su propia experiencia.
Parámetros explícitos. Cada coeficiente, umbral y convención utilizados para calcular una tasa se muestra y se puede editar antes de su generación. Si el agrónomo no está de acuerdo con alguna suposición, la modifica. Un número que el usuario no puede inspeccionar es un número que no puede controlar.
Matemáticas deterministas. El cálculo de la tasa se realiza mediante código, no mediante texto. El modelo decide qué calcular y por qué. No realiza los cálculos.
Validación antes de la generación. Antes de que exista un solo mapa, los planes se someten a una prueba piloto para comprobar que cumplen con las normas agronómicas de la región, además de cualquier otra norma que el cliente haya añadido a su propia base de conocimientos.
Aprobación humana. Nada llega a la máquina hasta que una persona da su visto bueno. Esto no es una concesión a la experiencia de usuario. Es la última y más importante capa.
Lo que evaluamos
Debido a todo lo anterior, evaluar el modelo de forma aislada nos aporta muy poca información.
Una puntuación alta en una prueba de agronomía de opción múltiple indica que el modelo ha estudiado los libros de texto. Sin embargo, no indica si el sistema convertirá correctamente una dosis de nutrientes en una dosis de producto, ni si se negará a recomendar fósforo en un campo que ya presenta niveles elevados, ni si detectará que un informe de suelo se obtuvo mediante un método de extracción diferente al que asume la ecuación.
Por lo tanto, evaluamos el sistema de principio a fin. ¿Recupera las capas correctas de la cuenta del cliente? ¿Utiliza coeficientes fiables? ¿Demuestra su razonamiento? ¿Detecta sus propios errores antes de que se propaguen? Esto es más difícil de reducir a un solo número, y precisamente por eso creemos que es importante medirlo.
Trae tu propio modelo
A través de MCP, puede dirigir su propio modelo a sus datos GeoPard y consultarlo directamente sobre sus campos. Algunos de nuestros usuarios más técnicos ya lo hacen, y creemos que eso es algo bueno. Documentación del Asistente de IA Explica cómo funciona.
Vale la pena aclararlo: al hacer eso, se heredan las capas. La base, la transparencia de los parámetros, la disciplina de las unidades, la validación, el paso de aprobación. Eso no está en el modelo. Es la parte que alguien tiene que construir.
Por qué esto es una apuesta, no una cobertura.
La capacidad de los modelos se está convirtiendo rápidamente en un bien común. Cada pocos meses, la frontera se mueve y todos obtienen el nuevo nivel mínimo de forma gratuita. Apostar por un modelo específico es apostar por una ventaja temporal.
Las capas se acumulan. Acumulan reglas agronómicas, convenciones regionales, conocimiento del cliente y todos los modos de fallo que hemos detectado y corregido. Esto mejora con el uso y no se reinicia cuando se lanza un nuevo modelo.
En resumen: pregúntate qué hace un sistema con una respuesta errónea. Eso te dirá más que saber qué modelo la produjo.
Aquí vemos al asistente haciendo exactamente eso, desde la pregunta hasta la exportación de la receta, en dos minutos:
Para la versión interactiva, con cada paso del razonamiento visible, consulte la Página del asistente de IA GeoPard.
El aumento de la productividad contribuye a la seguridad alimentaria mundial. Al optimizar los patrones de siembra mediante datos espaciales, los agricultores pueden lograr mayores rendimientos de los cultivos sin necesidad de ampliar las tierras agrícolas.
Mediante la generación de mapas de productividad, GeoPard Crop Monitoring ofrece una solución fundamental para la agricultura de precisión. Estos mapas utilizan información histórica de años anteriores, lo que permite a los agricultores identificar patrones de productividad en sus explotaciones. Con esta información, pueden identificar las zonas productivas y las improductivas.
En el campo de la predicción del rendimiento de los cultivos, GeoPard se ha consolidado como líder en innovación. GeoPard ha desarrollado un método fiable que, según afirma, alcanza una excelente precisión de más del 901% mediante la combinación de datos históricos y actuales de cultivos obtenidos por satélite. Este enfoque innovador demuestra cómo la tecnología puede revolucionar la agricultura contemporánea.
La tecnología SIG aplicada a la agricultura proporciona un conjunto de herramientas muy útiles para detectar cultivos con estrés hídrico. Los agricultores pueden obtener más información sobre el estado hídrico de sus cultivos mediante índices como el Índice de Diferencia Normalizada del Agua (NDWI) o el Índice de Diferencia Normalizada de la Humedad (NDMI). El índice NDMI, componente predeterminado de GeoPard Crop Monitoring, ofrece una escala de -1 a 1. La escasez de agua se indica con valores negativos cercanos a -1, mientras que el encharcamiento puede indicarse con valores positivos cercanos a 1.
Imagina un escenario donde un tractor se encarga de sembrar cultivos en un campo extenso. Equipado con un sistema GPS y tecnología SIG, el tractor utiliza datos espaciales para navegar por rutas predeterminadas, asegurando una colocación uniforme de las semillas y un espaciado óptimo. Esta precisión no solo aumenta el rendimiento de los cultivos, sino que también minimiza el desperdicio de recursos.
Esta plataforma ofrece funcionalidades como el reconocimiento de terrenos para organizar actividades e intercambiar información en tiempo real, así como un registro de actividades de campo para la planificación y el seguimiento de las operaciones, por lo que ofrece mucho más que datos basados en SIG. GeoPard Crop Monitoring también incluye datos de fuentes adicionales. La herramienta Data Manager, por ejemplo, integra datos de maquinaria en la plataforma. Admite formatos de archivo populares como SHP e ISO-XML. Permite medir el rendimiento de los cultivos utilizando datos de maquinaria agrícola, compararlos con mapas de fertilización, analizar tácticas de fertilización y crear planes para aumentar la producción. Las organizaciones con las que colaboran las empresas agrícolas y las propias empresas se benefician enormemente de esta plataforma integral.
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