Cómo los sensores, los robots y la inteligencia artificial transformarán la agricultura

Se espera que la población mundial alcance los 9,7 mil millones de personas el 2050. China e India, los dos países más poblados del mundo, cuentan cada uno con alrededor de mil millones de personas. En cuatro años, para el 2022, se prevé que India alcance la población más grande del planeta, sobrepasando a China.

Esto significa que necesitamos nuevas formas de cultivar alimentos que sean más inteligentes y que ayuden a regular nuestro uso de la tierra, agua y energía, de manera de alimentar al planeta y prevenir una crisis alimentaria global.

Unos investigadores del Instituto de Robótica de la Universidad Carnegie Mellon, creen que la respuesta se halla en los sensores, la inteligencia artificial (IA) y los robots.

En una nueva iniciativa llamada FarmView, los investigadores trabajan para combinar sensores, robótica, e inteligencia artificial para crear una flota de robots móviles que esperan ayuden a perfeccionar el mejoramiento vegetal y las prácticas de manejo agrícola.

De acuerdo al científico a la cabeza de los sistemas de FarmView, George Kantor, los robots pueden recolectar datos en terreno con un nivel de precisión y sazón sin precedentes, lo que puede ser usado para ayudar a resolver la inminente crisis alimentaria mundial.

Un robot de campo móvil, recolecta información que puede ser usada para ayudar a los agricultores a tomar mejores decisiones de manejo, permitiéndoles cultivar más alimentos y de mejor calidad, con menos tierra y recursos hídricos. Traducido por Agriculturers.com. Además puede ayudar a los mejoradores a producir variedades vegetales de alto rendimiento en menos tiempo.

¿Cómo puede un robot de campo móvil marcar la diferencia? Para empezar, puede realizar un catastro visual de una viña al comienzo de la temporada, y luego usar herramientas de análisis y aprendizaje automático para predecir el rendimiento esperado de frutas al final de la temporada. Armado con estos datos, el agricultor puede actuar usando un robot, para podar las hojas o aclarar la fruta, y así mantener el balance entre el área foliar y la carga frutal. Esta acción asegura una alta calidad de fruta y al mismo tiempo, reduce el uso de agua y optimiza la captación de nutrientes.

“El mejoramiento vegetal es otra aplicación interesante que estamos llevando a cabo, donde se puede recolectar datos fenotípicos de plantas mediante robots en experimentos mucho más grandes de lo que permiten las técnicas de medición manuales”, asegura Kantor. traducido por Agriculturers.com. “Las herramientas de aprendizaje automático permiten comparar los datos de fenotipos recolectados, con datos genéticos y ambientales, para ayudar a los mejoradores y genetistas a entender mejor la relación entre la genética, el entorno, y el desempeño de las plantas”.

“Esto a su vez acelera el proceso de mejoramiento, permitiendo a los desarrolladores evaluar muchas más plantas cada temporada, de manera que pueden seleccionar más rápidamente rasgos como los que permiten aumentar el rendimiento o crear resistencia a enfermedades”, agrega Kantor.

“El mejoramiento vegetal es otra aplicación interesante que estamos llevando a cabo, donde se puede recolectar datos fenotípicos de plantas mediante robots en experimentos mucho más grandes de lo que permiten las técnicas de medición manuales”, asegura Kantor. “Las herramientas de aprendizaje automático pueden comparar los datos de fenotipos recolectados, con datos genéticos y ambientales, para ayudar a los mejoradores y genetistas a entender mejor la relación entre la genética, el entorno, y el desempeño de las plantas”.

“Esto a su vez acelera el proceso de mejoramiento, permitiendo a los desarrolladores evaluar muchas más plantas cada temporada, de manera que pueden seleccionar más rápidamente rasgos como los que permiten aumentar el rendimiento o crear resistencia a enfermedades”, agrega Kantor.

Kantor asegura que este tipo de programa de mejoramiento acelerado podría provocar un beneficio significativo en regiones en desarrollo tales como el África Subsahariana.

El robot móvil de campo en la iniciativa de FarmView está equipado con una cámara, un escáner láser que mide la geometría de la planta, y una cámara multiespectral que puede percibir las bandas de radiación no visibles y medir el funcionamiento de las plantas.

“Estamos colaborando con la Universidad de Clemson en un proyecto para usar fenotipado robótico para acelerar el mejoramiento de sorgo como cultivo para biocombustible. Traducido por Agriculturers.com. Ellos proporcionan la pericia en mejoramiento y genética, y llevan a cabo investigación en terreno en predios en Carolina del Sur y México, donde hemos desplegado nuestros robots para recolectar los datos necesarios y trabajar juntos para determinar qué mediciones hacer e interpretar los resultados”.

FarmView está trabajando también con Cornell y la Universidad de California Davis (UCD) en un proyecto para aumentar la eficiencia y calidad en la producción de uvas al administrar activamente el balance de las vides.

“Una vid bien balanceada produce fruta de alta calidad a la vez que se minimiza el requerimiento de agua”, asegura Kantor. Traducido por Agriculturers.com. “Los colaboradores de Cornell y UCD proporcionan experiencia en ciencia vegetal, especialmente en el área de fisiología, y proveen acceso a sitios de prueba además de una conexión con agricultores progresistas a través de sus programas de extensión”.

El grupo trabaja también con varias concesiones de tierra por parte universidades lideradas por la Universidad de Maryland entre las que cuentan la Universidad de Georgia, la Universidad del Estado de Colorado, y Cornell, con el fin de desarrollar un sistema de riego inteligente para cultivos de invernadero y vivero.

Los avances no se producirán de la noche a la mañana, sino que acaecerán en la medida que los agricultores tengan información útil que les ayude a tomar mejores decisiones.

¿Cómo cambiará la robótica el mundo de la agricultura tal como lo conocemos?

Si le preguntas a Kantor te afirmará contundentemente que los robots cambiarán el mundo de la agricultura en tres formas: el manejo del balance de las vides para vino y uva de consumo; el fenotipado robótico para acelerar el mejoramiento de cultivos; y el control de riego inteligente utilizando redes de sensores. Kantor cree que el mejoramiento de cultivos es la aplicación que probablemente tenga el mayor impacto.

“Mirando más hacia el futuro, veremos robots realizando tareas de manipulación inteligente en el campo, como el aclareo cuidadoso de flores en un huerto de manzanos”, agrega Kantor. Traducido por Agriculturers.com. “Estas habilidades serán usadas para ayudar a implementar las herramientas de toma de decisiones en las que estamos trabajando hoy en día, cerrando el circuito en el sentido que las máquinas podrán llevar a cabo tareas de manejo en forma inteligente en la medida de lo necesario”.

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