Cosecha autónoma, hacia un futuro sostenible
En un mundo en constante evolución, donde la tecnología redefine nuestra forma de vida, la agricultura no es una excepción. Uno de los proyectos más innovadores y prometedores en los que estamos trabajando en este ámbito es FOODCOLLECT II, una iniciativa que combina robótica colaborativa, navegación autónoma, visión avanzada e inteligencia artificial para abordar un desafío específico: la recolección de frutas del suelo que se han caído de los árboles y que no pueden ser utilizadas directamente para consumo humano. En este video te lo contamos.
En medio de las preocupaciones actuales sobre el impacto del cambio climático en la agricultura, la inteligencia artificialemerge como una poderosa herramienta para abordar los desafíos que enfrentan los agricultores en todo el mundo.Según una encuesta realizada a agricultores en varios países, se revela una creciente preocupación por el cambio climático y sus efectos en los rendimientos de los cultivos, la seguridad alimentaria y la rentabilidad a corto plazo. En este artículo, exploraremos cómo la inteligencia artificial puede contrarrestar los efectos del cambio climático en la agriculturay allanar el camino hacia un futuro más resiliente y sostenible.
¿Cómo afecta el cambio climático en la agricultura?
La agricultura, como sector altamente dependiente de las condiciones climáticas, se encuentra en la primera línea de los impactos del cambio climático. Los patrones climáticos cambiantes, las temperaturas extremas y los eventos climáticos más frecuentes y severos representan desafíos significativos para los agricultores de todo el mundo.
La falta de lluvia en regiones acostumbradas a precipitaciones y las sequías prolongadas obligan a los agricultores a adaptar sus prácticas agrícolas y recurrir a métodos de riego artificial para satisfacer las necesidades hídricas de los cultivos. Por otro lado, en algunas áreas, el exceso de humedad debido a las intensas precipitaciones puede causar inundaciones y atraer plagas que afectan negativamente los cultivos. Estas condiciones extremas aumentan la vulnerabilidad de las plantas y dificultan la producción agrícola.
La caída de la fruta es otra consecuencia preocupante de las diversas condiciones climáticas asociadas al cambio climático. Los fuertes vientos, las lluvias intensas y las tormentas pueden hacer que los árboles frutales pierdan su cosecha antes de tiempo, generando pérdidas significativas para los agricultores. Además, estos eventos climáticos extremos también pueden dañar la calidad de la fruta recolectada, afectando su comercialización y valor en el mercado.
La caída de la fruta debido a las condiciones climáticas representa un desafío adicional para los agricultores, quienes deben buscar soluciones para mitigar estas pérdidas y optimizar su producción. En este contexto, la implementación de tecnologías y prácticas innovadoras, como el uso de sistemas de detección y recolección automatizados, puede ayudar a minimizar los impactos negativos y mejorar la eficiencia en la recolección de la fruta afectada.
La inteligencia artificial y su papel en la adaptación al cambio climático
La inteligencia artificial se presenta como una herramienta clave para ayudar a los agricultores a adaptarse a los efectos del cambio climático y mitigar sus impactos. Al aprovechar la IA, los agricultores pueden tomar decisiones informadas basadas en datos y anticiparse a los cambios climáticos.
- Pronósticos precisos y modelos de predicción
La IA puede analizar grandes conjuntos de datos históricos y en tiempo real, incluidos datos climáticos, de suelo y de cultivo, para generar pronósticos precisos. Estos pronósticos permiten a los agricultores planificar y ajustar sus operaciones agrícolas, desde la siembra hasta la cosecha, teniendo en cuenta las condiciones climáticas esperadas. Esto reduce la incertidumbre y ayuda a optimizar la producción.
- Agricultura de precisión y manejo adaptativo
La inteligencia artificial y las tecnologías de agricultura de precisión, como sensores, drones y sistemas de monitoreo permiten recopilar datos detallados sobre las condiciones del suelo, la humedad, la salud de las plantas y otros factores relevantes. Estos datos son analizados por algoritmos de IA, que generan recomendaciones específicas y adaptativas para el manejo agrícola. Los agricultores pueden ajustar de manera precisa el riego, la aplicación de fertilizantes y pesticidas, y otras prácticas agrícolas, maximizando la eficiencia y minimizando el impacto ambiental.
- Selección de cultivos resistentes al clima
La IA puede ayudar en la selección de variedades de cultivos más resistentes al clima y adaptadas a las nuevas condiciones. Mediante el análisis de datos genéticos y el uso de algoritmos de aprendizaje automático, la IA puede identificar características genéticas que confieren resistencia a sequías, temperaturas extremas u otros desafíos climáticos. Esto permite a los agricultores tomar decisionesinformadas al seleccionar los cultivos más adecuados para sus condiciones específicas.
Avanzando con FOODCOLLECT hacia una agricultura resiliente con inteligencia artificial
La aplicación de la inteligencia artificial en la detección y clasificación de naranjas en el proyecto FOODCOLLECT es un ejemplo concreto y práctico de cómo la IA puede potenciar aún más el potencial de la agricultura de precisión. Mediante el uso de cámaras 2D y 3D, combinadas con algoritmos de IA, se logra identificar y clasificar naranjas y caquis en tiempo real, proporcionando información valiosa sobre la calidad de la fruta recolectada del suelo.
Imaginemos un escenario en el que un agricultor utiliza FOODCOLLECT para recolectar naranjas después de una tormenta intensa. Las cámaras de alta resolución capturan imágenes de las naranjas en el suelo y, gracias a los algoritmos de IA, se realiza una clasificación automática basada en criterios de calidad predefinidos. Esto permite al agricultor distinguir rápidamente las naranjas dañadas o de baja calidad que deben descartarse, asegurándose recolectar las frutas que pueden ser aprovechadas para fabricar subproductos de calidad.
Además, FOODCOLLECT permite calcular la cantidad de fruta que se ha caído debido a diversas condiciones climáticas. Los algoritmos de IA analizan las imágenes capturadas y estiman la cantidad de fruta caída, brindando información sobre las pérdidas ocasionadas por factores climáticos. Esta información es invaluable para los agricultores, ya que les permite tomar decisiones sobre la planificación futura, la gestión de inventario y la estimación de la producción.
Uniendo fuerzas en el campo: la sinergia entre visión artificial, navegación autónoma y robótica colaborativa
FOODCOLLECT también ofrece beneficios adicionales en términos de eficiencia y optimización de los procesos de recolección. Además de incluir este potente sistema de inteligencia artificial, también incluye navegación autónoma combinado con robótica colaborativa. En concreto, se compone de tres módulos fundamentales:
- Navegación autónoma que permite que FOODCOLLECT se desplace de manera autónoma por los campos agrícolas, evitando obstáculos y optimizando las rutas de recolección. Esto reduce la dependencia de la mano de obra humana y agiliza el proceso de recolección, permitiendo que se realice de manera más eficiente y rápida.
- Manipulación colaborativa que permite la interacción segura y eficiente entre el robot y los agricultores. El robot colaborativo está diseñado para trabajar junto a los agricultores, brindando asistencia en tareas específicas, como la recolección de frutas caídas. FOODCOLLECT está equipado con una garra específicamente diseñada para manipular con cuidado las frutas realizar las tareas de recolección de manera precisa.
- Percepción inteligente que incorpora modelos de inteligencia artificial mencionados anteriormente en el artículo, lo que le permite detectar y clasificar las frutas con una precisión excepcional. Mediante el uso de cámaras 2D y 3D de alta resolución, combinadas con algoritmos de IA, FOODCOLLECT logra identificar y clasificar naranjas y caquis en tiempo real, proporcionando información valiosa sobre la calidad de la fruta recolectada del suelo.
¿Está la agricultura lista para enfrentar los desafíos del futuro?
Al contar con un sistema automatizado y preciso como FOODCOLLECT, se reduce la necesidad de mano de obra humana en la recolección manual de las frutas del suelo, acelerando el proceso de recolección y mejorando la eficiencia general. Esto permite al agricultor optimizar sus recursos y aumentar la productividad, ya que se puede recolectar más en menos tiempo y con menos esfuerzo.
El ejemplo de FOODCOLLECT ilustra cómo la IA aplicada en la agricultura puede brindar soluciones concretas y prácticas a los desafíos que enfrentan los agricultores. Desde la detección y clasificación precisa de fruta hasta la estimación de pérdidas debido a condiciones climáticas adversas, FOODCOLLECT demuestra cómo la IA puede mejorar la calidad, la eficiencia y la sostenibilidad en la producción agrícola.
A medida que el cambio climático plantea desafíos cada vez mayores para la agricultura, la inteligencia artificial se presenta como una solución prometedora. Al aprovechar el poder de la IA, los agricultores pueden tomar decisiones basadas en datos, optimizar la producción, reducir los riesgos y avanzar hacia una agricultura más resiliente y sostenible. La combinación de la inteligencia humana y artificial nos acerca a un futuro en el que la agricultura puede enfrentar los desafíos climáticos y alimentar a una población mundial en constante crecimiento.
El proyecto cuenta con la participación de ANECOOPy AVA ASAJA, empresas productoras y centrales hortofrutícolas. También se cuenta con empresas de robótica móvil, como ROBOTNIK, y especialistas en tecnologías agrícolas, como AGROTECH ESPAÑA.
Esta actividad forma parte de la línea de I+D que AINIA está desarrollando financiada por el Instituto Valenciano de Competitividad Empresarial (IVACE).