Evaluaron aptitudes de suelos con Chat GPT en la UNNE - EsChaco.com - Resistencia

Trabajo final de Ciencias Agrarias

Viernes, 5 de julio de 2024

Evaluaron aptitudes de suelos con Chat GPT en la UNNE

Para recibirse de ingeniero agrónomo en la Universidad Nacional del Nordeste, Eduardo Kizur Igich realizó como trabajo final, una comparación de aptitudes de suelo para cultivo de maíz y arroz en el departamento de Mercedes, Corrientes.

Contrastó así el sistema de clasificación que utiliza el INTA, provisto por la FAO -Agencia de la Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura- con las respuestas que brindó el sistema de Inteligencia Artificial conocido como Chat GPT.

Un estudio realizado como trabajo final de la carrera Ingeniería Agronómica de la UNNE tuvo como objetivo evaluar la capacidad de la Inteligencia Artificial para analizar la aptitud específica de suelos para cultivos de arroz y de maíz -con siembra directa- en el departamento Mercedes, en la zona centro de la provincia de Corrientes. Se compararon respuestas dadas por Chat GPT con resultados previos calculados por el INTA, para aptitudes específicas de los cultivos de maíz y arroz.

“La aptitud específica de un suelo en palabras sencillas, es lo que él provee en relación con lo que demanda un determinado uso, un cultivo por ejemplo”, explicó el autor de la investigación, Eduardo Kizur Igich. Y “chat GPT es una herramienta de inteligencia artificial que procesa y brinda información, En este caso, pensamos utilizarlo en suelos de los que no conocemos su aptitud, por ello nos planteamos la posibilidad de verificar que tan real son las respuestas que nos da, explicó en detalle”, amplió.

El trabajo tuvo como profesor tutor al Ingeniero Agrónomo Dr. Ditmar Bernardo Kurtz, investigador del INTA EEA Corrientes y docente de la Facultad de Ciencias Agrarias. Se siguió el procedimiento metodológico de brindarle al Chat GPT todas las propiedades físicas y químicas de los suelos del mapa de suelos realizado por INTA.

En este caso se solicitó al Chat GPT que clasifique cada suelo en 4 clases, 1, muy aptos, 2, moderadamente aptos, 3, marginales o 4, no aptos, para el cultivo de arroz y para el de maíz, en siembra directa. Se trata de una clasificación tradicional de evaluación de suelos propuesta por FAO, que ha usado el INTA. La finalidad era dilucidar qué tan reales son las respuestas proporcionadas por el chatGPT. “Es decir, si son similares o no, o a qué porcentaje se acercan”, señaló el flamante ingeniero.

Algunas consideraciones del uso de la Inteligencia Artificial para indicar la aptitud de los suelos: “el Chat GPT marcó a la mayoría de los suelos como marginales o moderadamente aptos. En general, indicó puntualmente muy pocos casos extremos (muy aptos o no aptos), y ese fue uno de los problemas, porque en lugares que hay suelos que ya se sabe que son completamente inadecuados para cultivos exigentes en buen drenaje, por ser inundables, el Chat GPT señalaba que eran moderadamente aptos para la producción de maíz, al repreguntarle para que asegure la respuesta cambiaba completamente lo que decía, por lo que no era muy consistente lo que daba”, relató Kizur Igich.

El autor del trabajo es oriundo de Villa Ángela, Chaco, se conectó con el profesor Kurtz, para desarrollar el proyecto como su trabajo final de graduación. El egresado relató que” pensamos cómo darle un uso en agronomía a la IA, pero pensando en cómo contrastar que lo que nos responda el Chat GPT tenga alguna validez”. Continúo describiendo el joven egresado, que, “allí surgió la propuesta de contrastar las respuestas del Chat GPT y las evaluaciones previamente evaluadas para los suelos del departamento de Mercedes para los cultivos de arroz, maíz en siembra directa y convencional. Como en Corrientes es importante el cultivo de arroz y el maíz toma cada vez mayor relevancia por el uso que se le da en la alimentación animal, por ello nos decidimos por estas dos.”

Una reflexión final que aportan los profesionales es que el Chat GPT si bien es considerada una buena herramienta por la capacidad que tiene para el análisis de datos, es necesario que el análisis de las respuestas esté a cargo de un ingeniero agrónomo para que pueda corroborar las respuestas proporcionadas. Destacan la velocidad de procesamiento de ChatGPT, puesto que permitió analizar en pocas semanas, un trabajo que insumió varios meses de trabajo, analizado de la forma tradicional con el esquema FAO.

Por último, Eduardo valoró la experiencia de trabajo final en gabinete de investigación junto a su director, pero afirmó sentirse más atraído hacia el futuro, por el trabajo profesional en la producción y asesoramiento especializado, teniendo en cuenta que sus padres son productores rurales en la región del sudoeste chaqueño y viene de familia esa pasión por la labor en el campo.