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La integración de Internet de las Cosas (IoT) y la inteligencia artificial (IA) ha transformado la agricultura moderna al permitir la agricultura de precisión, el monitoreo en tiempo real y la toma de decisiones basada en datos. Esta revisión sistemática, realizada de acuerdo con la metodología PRISMA, ofrece una visión completa de los avances recientes en tecnologías de sensado inteligente para cultivos agrícolas y pastizales. Analizamos la literatura revisada por pares publicada entre 2020 y 2024, centrándonos en la adopción de redes de sensores basadas en IoT y análisis impulsados por IA en diversas aplicaciones agrícolas. Los hallazgos revelan un aumento significativo en la producción de investigación, particularmente en el uso de sensores ópticos, acústicos, electromagnéticos y de suelo, junto con modelos de aprendizaje automático como SVMs, CNNs y bosques aleatorios para optimizar estrategias de riego, fertilización y manejo de plagas. Sin embargo, esta revisión también identifica desafíos críticos, incluidos altos costos de infraestructura, interoperabilidad limitada, restricciones de conectividad en áreas rurales y preocupaciones éticas sobre la transparencia y la privacidad de los datos. Para abordar estas barreras, las innovaciones recientes han enfatizado el potencial de Edge AI para inferencia local, sistemas blockchain para gobernanza descentralizada de datos y plataformas autónomas para automatización a nivel de campo. Además, se necesitan intervenciones políticas para garantizar una propiedad de datos justa, ciberseguridad y acceso equitativo a herramientas de agricultura inteligente, especialmente en regiones en desarrollo. Esta revisión es la primera en examinar sistemáticamente tecnologías de sensado integradas con IA con un enfoque exclusivo en cultivos agrícolas y pastizales, ofreciendo una síntesis profunda tanto del progreso tecnológico como de las brechas de implementación en el mundo real.
Miller et al. (Vie,) estudiaron esta cuestión.