INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA AGRICULTURA 4.0: COLONIA DE HORMIGAS APLICADA A LA OPTIMIZACIÓN HÍDRICA Y DEL NITRÓGENO
Palabras clave:
Eficiencia Productiva, Manejo de Recursos Agrícolas, Funciones de Producción, Agricultura Inteligente, Optimización Bioinspirada, Sistemas de Apoyo a la DecisiónResumen
Este trabajo investiga la Optimización por Colonia de Hormigas (ACO) como una estrategia de Inteligencia Artificial para el ajuste económico conjunto de agua y nitrógeno en los cultivos de lechuga iceberg y melón, en el contexto de la Agricultura 4.0. Para ello, se replican funciones de producción agronómicas consolidadas en la literatura, a las que se aplica una formulación en malla bidimensional, con depósito de feromonas proporcional al desempeño y evaporación global, con el fin de equilibrar la exploración y la intensificación de la búsqueda. Se evalúan sistemáticamente la calidad de las soluciones, la dinámica de convergencia y la sensibilidad a parámetros clave del algoritmo y a la resolución de la malla. Los óptimos económicos obtenidos mediante ACO son consistentes con los resultados de herramientas y métodos de IA/optimización previamente reportados (como INTELIAGRI, MBL y PS), incluso en escenarios en los que el óptimo se localiza en la frontera del dominio de decisión. Los ingresos netos se calculan dentro de un marco económico uniforme, lo que garantiza la comparabilidad entre cultivos y enfoques. Por último, se sintetizan directrices prácticas para la configuración de la ACO y se discuten sus implicaciones para el diseño de sistemas de apoyo a la decisión en Agricultura 4.0 orientados al manejo eficiente de los recursos hídricos y nitrogenados.
