ARGO
Utilización de la Inteligencia Artificial para la optimización de cultivos, predicción de riegos, salud de la tierra.
Desafío de Negocio
En América Latina y especialmente en Ecuador, la agricultura enfrenta retos críticos que limitan el rendimiento y la sostenibilidad de los cultivos. Agricultores y productores dependen de métodos tradicionales para tomar decisiones vitales como el riego, la fertilización o el control de plagas, muchas veces basados en la experiencia empírica más que en datos concretos.
Esto conlleva problemas como:
*Uso ineficiente del agua y recursos
*Pérdidas por enfermedades o cambios climáticos repentinos
*Desconocimiento del estado real del suelo y su potencial productivo
*Baja digitalización en zonas rurales
La consecuencia: baja rentabilidad, desperdicio de recursos y una enorme brecha entre el potencial agrícola del país y su realidad.
Resumen de la Solución
ARGO es un sistema desarrollado por Vertix que utiliza inteligencia artificial, visión computacional y análisis de datos para optimizar el rendimiento de cultivos, predecir riesgos agrícolas y generar recomendaciones de acción en tiempo real.
Se trata de una solución que democratiza el acceso a tecnología avanzada en el campo, permitiendo que pequeños y medianos productores tomen decisiones basadas en datos y aumenten su productividad de forma sostenible.
Entre sus funcionalidades clave:
*Detección temprana de enfermedades o deficiencias en las plantas
*Análisis del estado de la tierra a partir de imágenes, sensores o fotografías
*Predicciones climáticas y alertas de riego o fertilización
*Recomendaciones personalizadas por tipo de cultivo
*Reportes automáticos sobre el estado de la finca y proyecciones de rendimiento.
Implementación Técnica
La arquitectura de ARGO fue desarrollada en fases modulares para adaptarse a distintos tipos de cultivos, climas y escalas productivas:
1. Recolección de Datos Agrícolas
Uso de imágenes satelitales, drones, sensores de humedad y temperatura, y fotografías tomadas desde celulares de los agricultores.
Integración con fuentes externas como APIs climáticas, mapas de suelo y predicciones meteorológicas.
2. Procesamiento con IA y Visión Computacional
Modelos entrenados con bases de datos agrícolas globales y locales, capaces de:
Detectar patrones de estrés hídrico
Identificar plagas, hongos o enfermedades a través de hojas o tallos
Analizar la calidad del suelo y nivel de nutrientes
Análisis mediante modelos de machine learning supervisados y redes convolucionales (CNN) para visión computacional.
3. Generación de Reportes Inteligentes
Creación automática de reportes personalizados en PDF y acceso vía web o WhatsApp.
Tableros interactivos conectados a Google Sheets o plataformas agrícolas existentes.
Escalabilidad del sistema para fincas pequeñas o grandes extensiones de tierra.
4. Plataforma y Usabilidad
Interfaz móvil amigable con lenguaje simple para agricultores sin experiencia tecnológica.
ARGO puede funcionar en modo autónomo o integrarse con otros sistemas ERP o plataformas de gestión agrícola.
Disponible como asistente conversacional por WhatsApp con comandos como: “¿Cómo está el cultivo de tomate esta semana?” o “¿Cuándo debería regar?”
5. Futuro del Proyecto
Actualmente se está implementando en fase piloto en zonas agrícolas de Ecuador.
Próxima etapa: modelo de predicción basado en inteligencia climática local + fertilización inteligente automatizada.
