[Entrevista] Kim Tae-woo, director del Centro Digital del Instituto de Tecnología Agrícola de Jeju

[Tecnología Agrícola de Corea=Reportero Baek Cheol-hyeon] “Numerosos gobiernos locales y centros de tecnología agrícola de todo el país, incluido el Instituto de Información Educativa y Cultural de Alimentos, Agricultura, Silvicultura y Pesca (EPIS), han llamado a nuestra puerta. Todos nos envidian. Pero existe la angustia del terreno, que debe luchar a cada momento contra las limitaciones reales de la falta de presupuesto y personal.”

Kim Tae-woo, director del Centro Digital del Instituto de Tecnología Agrícola de Jeju, que lidera la innovación de la agricultura digital y la AX (transformación con IA) en Jeju, dijo esto al subrayar que el respaldo organizativo y presupuestario es urgente para activar la AX en la agricultura. Reconocido por sus sobresalientes logros y galardonado por numerosas instituciones, el director Kim Tae-woo es evaluado como alguien que presenta el estándar de la agricultura digital en Corea. Lo entrevistamos el día 14.

Jeju tiene características geográficas distintas del continente y también cultiva productos muy diferentes. ¿Cuál es la estrategia diferenciada propia de Jeju en el proceso de introducir tecnología avanzada e IA?

“Jeju tiene tierras agrícolas fragmentadas en pequeñas parcelas, lo que dificulta la mecanización de precisión. En lugar de hardware, nosotros adoptamos un enfoque orientado a asegurar de forma minuciosa ‘datos por parcela’. En particular, el año pasado los ingresos brutos de los cítricos superaron 1,3 billones de wones. Para proteger este activo clave, en lugar de depender de estadísticas macro de instituciones externas, Jeju designó por su cuenta 320 parcelas de muestra. Cada año, en mayo, agosto y noviembre, los encuestadores han contado en el terreno una por una las flores y los frutos para predecir la producción, pero desde este año estamos demostrando una tecnología con la que la IA toma imágenes de 360 grados de los árboles de cítricos, las convierte en modelos 3D y luego puede contar automáticamente la cantidad de frutos. Actualmente estamos preparando la solicitud de patente.”

Los problemas de plagas y enfermedades causados por el cambio climático también deben de ser graves. ¿Cómo está apoyando la IA al terreno?

“Antes, cuando se detectaba una plaga en el terreno, el investigador tardaba al menos 15 días en identificarla visualmente y llevar a cabo la orientación técnica. Por eso, con frecuencia se perdía el momento de oro para el control. Para resolverlo, instalamos ‘trampas digitales’ en toda la isla de Jeju. Analizamos en tiempo real las plagas capturadas mediante etiquetado de información con IA, y construimos un sistema para que los agricultores puedan comprobarlo de inmediato en sus teléfonos inteligentes a través de la aplicación ‘JejuDA’, desarrollada por nosotros mismos.” 

Hay muchas críticas que señalan que, debido al envejecimiento rural, por muy buena que sea una aplicación, si los agricultores no pueden usarla no sirve de nada. ¿Qué tecnología destaca por su consideración hacia los agricultores de edad avanzada?

“El envejecimiento de las explotaciones agrícolas es una realidad inevitable. Para poder analizar la gestión y tomar decisiones correctas, hay que llevar bien el diario agrícola, pero a las personas mayores les resulta difícil incluso teclear en el smartphone. Por eso, el año pasado introdujimos la función de ‘diario agrícola digital con reconocimiento de voz’.

El problema era el ‘dialecto de Jeju (idioma de Jeju)’. Los motores de IA de las grandes empresas existentes no reconocían en absoluto el habla de Jeju. Al final, basándonos en el motor de Google, hicimos que aprendiera sin límite el dialecto de Jeju. Actualmente hemos alcanzado un nivel en el que convierte con precisión en texto y video el dialecto que el agricultor pronuncia por voz, y en el futuro planeamos ampliarlo incluso a un sistema de IA conversacional.”
 

¿Cuál es la situación actual de difusión de la aplicación ‘JejuDA’ y cuáles son los datos más populares entre las explotaciones agrícolas?

“La información meteorológica por parcela en cuadrículas de 500 m y el asistente de plagas con IA son lo más popular. Como el asistente de IA responde basándose en libros especializados con los que fue entrenado, tiene una tasa de diagnóstico erróneo más baja y una fiabilidad más alta que ChatGPT.

Los usuarios iniciales de esta aplicación eran apenas unos 300, pero encontramos una salida mediante la convergencia de datos administrativos. Cuando empezamos a recibir a través de esta app las solicitudes del subsidio para agricultores y del vale de bienestar para mujeres agricultoras, el número de miembros se disparó hasta 1.800. En adelante, pensamos integrar en esta plataforma todas las solicitudes de documentos.”

Parece que no debió de ser fácil integrar y depurar los datos agrícolas fragmentados entre el sector público, el privado y las distintas empresas.

“La construcción del hub de datos fue realmente un proceso doloroso. Eso se debía a que los criterios (formatos) para definir los datos eran completamente distintos en cada institución, de modo que, aunque reuniéramos todos los documentos, no podíamos usarlos de inmediato. Al principio recopilamos prioritariamente 34 tipos de datos de 16 instituciones, y este año planeamos ampliarlos a unos 40 tipos. Como este trabajo de depuración no puede hacerse solo con la fuerza de la administración pública, actualmente operamos una ‘gobernanza de colaboración privada’ en la que participan 22 empresas privadas e institutos de investigación, y así vamos desentrañando el problema. Cada día siento en carne propia por qué es importante la colaboración convergente e interdisciplinaria.” 

¿En qué se centra el foco del Centro Digital para la segunda mitad de este año?

“En la mejora avanzada de los siete grandes servicios prácticos incorporados actualmente a la plataforma. En particular, prevemos completar para octubre próximo el servicio del sistema de observación para ampliar el sistema de predicción de producción al conjunto de los siete principales cultivos de Jeju. En última instancia, debemos avanzar hacia una ‘IA completamente inteligente de tercera etapa’, en la que los datos tomen decisiones por sí mismos, pero a partir de ahí chocamos con el muro del presupuesto.”

Considero que, para que este proyecto se traduzca en resultados, el presupuesto y el respaldo político deben acompañarlo necesariamente.

“Actualmente nuestro centro opera con un presupuesto anual de unos 3.000 millones de wones. Sin embargo, para avanzar hacia el modelo de próxima generación que concebimos, es decir, la mejora a gran escala de la plataforma y la etapa de recibir los datos del ‘satélite agrícola y forestal’ del gobierno para analizar en series temporales la vegetación de las tierras agrícolas de Jeju, se necesita apoyo presupuestario de al menos entre 8.000 y 10.000 millones de wones.

Más importante aún es la ‘gente’. Por muy buenos datos que se reúnan, si no hay personal especializado que los analice, no sirven de nada. Estamos solicitando la creación dentro del instituto de un ‘equipo de análisis inteligente’ que se encargue exclusivamente del software y los datos. La organización y el personal de campo deben respaldarlo necesariamente.”