En los campos agrícolas de Europa ya se pueden encontrar tractores que no necesitan conductor para moverse, máquinas que se comunican entre ellas y sistemas inteligentes para deshacerse de las malas hierbas.

También se han empezado a volar los primeros drones para sacar mapas aéreos detallados y poder tratar los cultivos con técnicas de precisión y más sostenibles. Y en el trasfondo aparece cada vez más nítido el horizonte del machine learning, con su potencial de mejora de los rendimientos gracias a predicciones afinadas. Los datos existentes reflejan que aún se trata de un comienzo: pero poco a poco, también el campo se digitaliza.

Las innovaciones que el sector acoge buscan aliviar las condiciones de trabajo de los agricultores, así como obtener mejores rendimientos de los cultivos y reducir el impacto de operaciones especialmente costosas como la detección de plagas y enfermedades. Pero también hay objetivos relativos a la sostenibilidad: la reducción de herbicidas dañinos para los terrenos y sus frutos y una gestión inteligente del agua necesaria para el riego, un recurso puede ser escaso.

Entre las principales nuevas tecnologías que se emplean en el agro tenemo

El futuro de la agricultura pasa por la utilización de tractores y máquinas autónomas sin conductor, y robots como el prototipo de la foto. Crédito: Small Robot Company.

Tractores y otras máquinas autoguiadas

La conducción humana de vehículos agrícolas presenta algunos inconvenientes: entre ellos, cansancio por la monotonía y la repetitividad de la tarea y errores acumulados en el seguimiento de las trayectorias. Los sistemas de autoguiado de estas máquinas ya son una opción integrada en la mayoría de ellas, y muy utilizadas por los agricultores, que por lo general ven en este aspecto una inversión segura y rentable.

De momento, la ley obliga a que los conductores sigan montados en el vehículo pese a que no lo conduzcan. Pero ahora pueden dedicarse a una supervisión mucho más detallada del trabajo en curso, destaca el investigador. El siguiente paso en esta innovación, agrega, será hacer las máquinas completamente autónomas, para que un solo operador pueda monitorear a distancia tres o cuatro de ellas a la vez.  

Protocolo de conexión electrónica

Ya casi todos los fabricantes de maquinaria agrícola integran en sus productos un protocolo único de comunicación electrónica, la norma internacional ISOBUS, que permite la compatibilidad entre máquinas diferentes a través de un cable ethernet. 

Así la información que obtenga un tractor, por ejemplo datos GPS, se puede transmitir directamente a un apero conectado con él (sin que tenga que coincidir la marca de ambos), lo que permite una aplicación más ajustada de abonados y herbicidas y mejorar ampliamente el tratamiento de los cultivos.

Equipos de control inteligente

Cada día la normativa europea en el uso de materias activas contra plagas y mala hierba es más restrictiva. Y la necesidad de encontrar métodos de control de la mala hierba sin uso de productos químicos es particularmente prioritaria para cultivos ecológicos. En los últimos años se han ido implementando máquinas capaces de detectar, por ejemplo con cámaras, esas plantas nocivas y quitarlas sin dañar el cultivo. 

El número de equipos inteligentes de este tipo adaptables a diferentes sistemas agrícolas aumentará en los próximos años. Desde el punto de vista de la contaminación ambiental y la seguridad alimentaria, son claras las ventajas frente a la aplicación convencional de herbicidas.

Protocolos de comunicación únicos, Inteligencia Artificial o el “machine learning” contribuyen a hacer más sostenible y eficaz la gestión de los recursos agrícolas. Crédito: Garford.

Drones

El uso de aéreos no tripulados en el campo todavía está en una fase experimental. Pero también representa una de las innovaciones con mayor potencial para el futuro. Uno de sus principales beneficios es el de poder proporcionar información espacial útil para generar mapas de cultivo detallados y así permitir mejores tratamientos de los terrenos. Si integran una cámara térmica, también dan la posibilidad de conocer la temperatura media de los cultivos para medir mejor el riego en cada zona de un campo.

Machine Learning

Estimar con exactitud la cosecha de un cultivo representa una información muy relevante para agricultores y cooperativas o agentes encargados de gestionar y vender el producto. Por ello, aprovechar la tecnología del aprendizaje automático basada en el análisis de ingentes cantidades de datos a través de algoritmos puede aportar ventajas prometedoras en este sentido. 

Ya se han empezado a poner en marcha algunos proyectos basados en inteligencia artificial. Mientras que la FAO prevé que en 2050 la producción agrícola deberá crecer un 50% respecto a como fue en 2012 para satisfacer la demanda global y la ONU advierte de la necesidad de cambiar modelo alimentario para frenar el cambio climático, hay quien ve en esta innovación también un potencial para hacer más sostenible la gestión de los recursos agrícolas.

Fuente:

Canal de Innovación

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