Pepinos con inteligencia artificial

¿Sabías que hay un concurso europeo cuyos resultados se miden en kilogramos de pepino por metro cuadrado? Se llama Autonomous Greenhouse Challenge y ocurre en la Universidad de Wageningen (Países Bajos). En 2018 el récord lo consiguió Microsoft Research con 50 kg/m2. De modo que ha ocurrido: una gran tecnológica ha ganado un premio de cultivo. Y es un logro importante.

Durante las últimas décadas la población mundial ha ralentizado su crecimiento. Pero la cantidad de recursos que consumimos por persona ha aumentado. Preocupa especialmente la comida y el cómo obtenerla, por lo que para este concurso se ha usado inteligencia artificial (IA) para ayudar a la naturaleza.

¿Necesitamos mejores pepinos?

El cultivo es una de esas tareas que más rápido se automatizarán. En Nobbot ya hemos recogido alguno de sus avances. Desde los concepts robóticos a modo de tractor para labrar la tierra de forma autónoma a brazos robóticos que seleccionan lechuga a lechuga y las recogen con absoluto cuidado.

Pero la robótica no es inteligencia artificial hasta que no se construye un cerebro capaz de aprender y tomar decisiones. Esto es precisamente lo que han diseñado en Wageningen los equipos ‘The Croperators’, de las empresas AgroEnergy y Delphy; ‘deep_greens’, de Intel; el equipo ‘iGrow’, de Tencent y la China Agricultural University, ‘AiCU’, una asociación de estudiantes e investigadores; y ‘Sonoma’, de Microsoft Research.

Si mencionamos a los diferentes equipos es para dar luz al tipo de concurso del que estamos hablando. Uno internacional y en el que las barreras público-privadas desaparecen dentro de un marco de colaboración debido a una meta muy clara y necesaria. Aumentar el rendimiento de los cultivos en invernadero.

El que sean pepinos, tomates, lechuga o arroz poco importa, porque cada especie vegetal requiere tratamientos diferentes. En lechugas, por ejemplo, la tecnología se lleva estudiando desde hace décadas y está bastante desarrollada.

Sabemos exactamente qué frecuencias de onda requieren para crecer. De modo que podemos instalar en sus invernaderos ledes con esa emisión en lugar de colocarles luz blanca (de la que desaprovecharían buena parte del espectro). Si en casa estamos concienciados y contratamos energía verde, ¿cómo no íbamos a optimizar su uso en cultivo?

¿Cómo ayuda la inteligencia artificial al cultivo?

Los invernaderos probablemente serán los campos de cultivo del futuro. Están exentos de las inclemencias del clima y son altamente regulables. Además, no requieren pesticidas ni tienen plagas. Y se mantienen en condiciones perfectas en todo momento. Pensemos en los invernaderos de lechugas o en los de cannabis. Es una forma eficiente de cultivar, pero aún más si logramos controlar todos y cada uno de los factores en los que crece la planta.

Si tienes plantas en tu casa, seguramente tengas en cuenta factores como la temperatura, la humedad, la insolación o el riego. Pero ahora imagina tener dos decenas de parámetros que van desde la oxigenación del agua a los microgramos de esta que van a parar a cada cultivo.

Una persona es incapaz de percibir muchas de estas variables (por ejemplo, la concentración de metales en la tierra), mucho menos controlar una plantación con cientos o miles de metros cuadrados. Los datos son el nuevo oro, y suponen un campo abonado para las máquinas. No necesariamente robots, pero sí inteligencia artificial que nos eche una mano con ‘consejos’ así:

“No recoger. Esperar 16 horas y tres minutos más”

“Aumentar un 0,17% el oxígeno disuelto en agua”

“Disminuir un 1,02% la potencia de las lámparas”

Y así cientos de instrucciones por planta que hacen que el invernadero produzca el número máximo de comida aprovechable para cada semilla, minimizando los insumos externos (como el agua). Para ello lo primero que se necesita es un gran volumen de datos y su análisis. Por ejemplo, saber cómo afecta a una planta de pepino la adición de 100 gramos de compost.

Optimizar la alimentación, necesario para el futuro

Cuando decimos que tal o cual planta ha sido optimizada, quizá caigamos en la duda de si la comida será saludable. Olvidamos que prácticamente la totalidad de los alimentos de nuestra mesa han sido ingeniados. Los plátanos modernos no tienen nada que ver con los silvestres de hace algunos milenios (abajo). Esta relación puede seguirse para todo cultivo y granja. Las primeras zanahorias eran moradas y enclenques, y las berenjenas ‘naturales’ son amarillas y tienen espinas.

El cultivo mediante inteligencia artificial ni siquiera requiere cambios genéticos en las plantas, sino adecuar determinadas condiciones de cultivo a cada especie. Llevamos haciéndolo milenios, inundando los arrozales y regando mediante microgoteo las encinas. La gran diferencia entre estos métodos tradicionales y los que trae el futuro es la precisión. Un ajuste casi perfecto planta por planta.

Imaginemos un mundo en el que cultivar los alimentos que comes requiere un 90% menos agua que hace unas décadas. Uno en el que la energía usada cae en picado por debajo de la mitad pero en el que se mantiene la cantidad de nutrientes.

Si combinamos inteligencia artificial e invernadero (es difícil aplicar IA en exteriores por la cantidad de variables añadidas), tenemos además la ventaja de no perder cultivos debido al clima o de poder plantar en mitad de la ciudad para evitar el transporte de alimentos a lo largo de cientos o miles de kilómetros. Hablamos de una revolución similar al descubrimiento del arado.

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