Resumen:
Las innumerables aplicaciones de la Inteligencia Artificial (IA) están revolucionando el mundo, como la toma de decisiones en organizaciones, las interacciones sociales, la educación, el turismo, las finanzas y la gestión agrícola, entre muchos otros. En particular, la agricultura ha experimentado importantes beneficios gracias a los algoritmos de IA, combinados con el Internet de las Cosas (IoT), en todas sus etapas (planificación y preparación, siembra, mantenimiento del cultivo, cosecha, postcosecha, y comercialización). Estos algoritmos pueden proporcionar información detallada sobre la salud de los cultivos, detectar enfermedades o plagas de manera temprana y recomendar el momento óptimo para la siembra o la cosecha. En este aspecto, el control de la Huella de Carbono (HC) generada por actividades agrícolas juega un papel crucial. Aunque las aplicaciones de la IA para transformar la agricultura son vastas, no existe un estudio enfocado en cómo aprovechar estas técnicas para mitigar la huella de carbono de las actividades agrícolas. Este proyecto realiza un estudio detallado del estado del arte en relación a cómo se está apostando al control de la huella de carbono en el mencionado contexto. A partir de dicho estudio, se ha generado un modelo basado en el Sistema de Transición de Estados, que permite aplicar la técnica de Inteligencia Artificial conocida como Planificación Automática para crear automáticamente planes de mitigación de huella de carbono en el entorno agrícola. Los resultados son prometedores, demostrando la escalabilidad de esta propuesta a nuevas líneas de productos.
