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| Robot desbrozador |
Mientras que las
computadoras son más pequeñas, más baratas y más potentes que
nunca; mientras que los sistemas de información
geográfica, como el GPS, son accesibles para casi cualquier economía
agrícola; las explotaciones agrícolas y las propias máquinas se han ido haciendo más grandes y más profesionales.
Si a todo lo anterior le sumamos el auténtico problema “sociológico” en la agricultura europea, y particularmente la española (sin olvidar Japón y Norteamérica); países donde apenas existe mano de obra disponible para ejecutar los trabajos. El resultado de las variables convergen en implementar máquinas cada día más autónomas para una agricultura "más inteligente".
Si a todo lo anterior le sumamos el auténtico problema “sociológico” en la agricultura europea, y particularmente la española (sin olvidar Japón y Norteamérica); países donde apenas existe mano de obra disponible para ejecutar los trabajos. El resultado de las variables convergen en implementar máquinas cada día más autónomas para una agricultura "más inteligente".
Una “agricultura inteligente” en la cual se han ido implementando una serie
de máquinas autónomas o semiautónomas y que denominamos “robots agrícolas”.
RECONOCIMIENTO
DE IMÁGENES Y REDES NEURONALES
Una de las técnicas más útil para la implementación de robots será el reconocimiento de imágenes, con ellas se puede detectar
obstáculos, reconocer lindes, animales, vegetales, personas,
postes.
Con el reconocimiento de imágenes se puede dar el siguiente paso al
autoguiado convirtiéndose en "autoguiado inteligente".
El reconocimiento de imágenes se puede implementar
usando diferentes fuentes sensoras: radar, lidar (láser),
cámaras de vídeo o infrarrojos.
El siguiente paso es un software especializado que usa
algoritmos de fusión para procesar la información recogida. |
| Robot tratamiento local de herbicida (Bluerivert John Deere) |
La consecuencia es que el tractor, vendimiadora... puede usar, por ejemplo, la propia vegetación (altura, densidad, color...) como guía en la toma de decisiones. Así se combina el guiado geodésico con el reconocimiento de patrones y poder llegar a una máquina "inteligente" con enorme potencial: Imaginemos
una cosechadora que puede ir analizando la densidad de tallos o la
cantidad de paja. Según eso puede variar la velocidad de corte de
las cuchillas o la velocidad del tambor o la distancia cilindro
cóncavo…
Reconocimiento
vegetal:
El sistema admite cientos de aplicaciones. Imaginemos un equipo
robotizado de tratamiento con herbicida. El sistema requerirá
implementar una red neuronal con un software para programar el equipo
siendo capaz de pulverizar dosis variable de herbicida. Habrá que decir al robot lo que es mala hierba para que la distinga, además según el tamaño podrá variar la dosis de
herbicida.
El proceso de "enseñanza" del robot se basa en colocar miles y miles de fotos en su memoria. Las imágenes que tome con su cámara de visión las comparará, en milisegundos, con sus patrones. Además es capaz de aprender con el paso del tiempo.
Reconocimiento
animal:
Un sistema similar se puede implementar para el ganado. Se pueden
desarrollar patrones reconocibles y que las máquinas consigan
identificar perfectamente a animales.
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| Dron, UAV, Plantador |
Redes neuronales y aprendizaje automático: Se
trata de tecnología informática que permite el denominado aprendizaje
automático.
Con
este tipo de sistemas se consigue implementar la toma de decisiones sin la
necesidad de la intervención humana. Se trata de un sistema que “aprende” de
forma continua. Las redes neuronales son la base de la programación de robots.
Se establecen una serie de
rutinas de aprendizaje y el sistema será capaz de dar respuestas no
programadas. Así por ejemplo si se establece rutinas por lo que se dice que
1+1=2, y 2+2=4, el sistema será capaz de discernir que 1+2=3. O bien si no sabe
discernir la respuesta, el sistema es capaz de preguntar al “humano manejador”
cual es esa respuesta que se espera de él y meterá la solución en su archivo
para futuras decisiones.
Robot intercepas
LAS
REDES DEL “INTERNET DE LAS COSAS”
Con el sistema de
autoaprendizaje se puede transformar los miles de datos
originales en millones, esto en realidad es lo que se conoce como “big data".
En el ejemplo anterior, el robot capaz de reconocer las malas
hierbas del cultivo y además aplicar una dosis variable de
herbicida, se le puede pedir algo más. Se le puede decir, “ya que
estás recorriendo nuestra parcela, 24 h al día, 7 días a la
semana, y a la vez que vas eliminando malas hierbas, ¿por qué no
distingues los estados de las plantas del cultivo y las clasificas
como “sanas y enfermas”?”. Esta nueva petición significa que se le ha debido, previamente, indicar patrones de color, de estrés hídrico, de
maduración del fruto, o de ser capaz de analizar cuantitativamente
la biomasa… Una vez que el robot sabe hacer esto no tendrá
problemas de ir referenciando geográficamente en el mapa de la finca
las plantas enfermas y sanas. Ahora estamos ante lo que se conoce
como plataformas
IoT
loT
(Internet
of Things):
concepto que implica la conexión de diferentes objetos a internet
(teléfonos móviles, tablets, ordenadores, televisiones,
electrodomésticos, videoconsolas…) pero también otras cosas que
afectan especialmente a los agricultores “conectados”: sensores
de humedad, tractores, sembradoras…
Con
este tipo de plataformas, se puede disponer en la parcela una red de
sensores que recogerán y transmitirán la información recogida
hasta los centros de toma de decisiones.
La
ventaja de este tipo de plataformas es que usan una parte del
espectro de ondas “libre”, sin necesidad de licencia de emisión
y de forma mucho más rápido que cualquier red 2G, 4 G…, son las
redes denominadas LPWAN
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| Robot recogedor (Foto Energid) |
Red
LPWAN:
Es una red inalámbrica (igual que WiFi, o Bluetooth) de área amplia
y baja potencia (Low-Power Wide Area Network) diseñada para
comunicaciones de largo alcance y baja velocidad de bits (< 50
kbit/s por canal) entre sensores a batería. Se diferencia de redes
WAN que son las que usamos a diario para conexión bien de
particulares o bien empresas pero que usan una mayor potencia.
ALGUNOS EJEMPLOS DE ROBOTS PRESENTES EN EL CAMPO
A continuación cito algunos ejemplos de robot que me han
sorprendido o a los que les encuentro una aplicación más
justificable.
Robot
para tratamientos: Se orienta a través de su GPS de precisión
milimétrica; puede reconocer obstáculos mediante su
cámara; es capaz de seguir las hileras de
cultivos; conoce los límites de nuestro campo; puede
detectar la presencia y posición de las malas hierbas tanto “en”
como “entre” las hileras. Puede hacer tratamientos selectivos, como si de un “tirador de precisión” se tratase: solo “dispara
herbicida” cuando hay mala hierba.
Robot
recogedor: Diseñado para recoger frutos como bayas, cítricos, espárragos. Son
capaces de distinguir la madurez del fruto. También pueden trabajar
tanto con plantas hidropónicas como aquellas que están sobre
sustrato de tierra. Los hay incluso con brazos múltiples.
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| Reconocimiento facial del ganado |
Un
ejemplo especial es la aplicación de robot para realizar tareas
peligrosas para la salud como es la eliminación de gallinaza en
granjas avícolas.
UAV:
Los UAV (vehículos aéreos no tripulados, o comúnmente drones)
pueden ir equipados con cámaras y sensores para la adquisición de
mapas en 3D, índices de vegetación de diferencia normalizada (NDVI)
para hacer monitoreo del estado del cultivo, imágenes RGB e
infrarrojas.
El
monitoreo de cultivo se hace mucho en cosechadoras, durante la propia
recogida, pero aún más interesante es hacerlo con UAV a distancia.
Con esta acción se puede determinar, por ejemplo, el nivel de
contenido de materia seca; dato de gran importancia cuando se cosecha
grano para llevar a almacén. En Europa, el proceso de secado
postcosecha es costoso. Unos vulgares y baratos analizadores NIR
(Near Infra Red, infrarrojo) pueden ahorrar mucho dinero.
Los UAV también se utilizan para plantación de
semillas en sitios de difícil acceso, o ser usados para
pulverización de forma remota y sin pisar el cultivo
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| Analizador NIR (Foto HarvestLab3000 John Deere) |
El
tractor se convierte en robot cuando se le añade una unidad de
medición inercial (conjunto de acelerómetros y giroscopios) además
del GPS.
Radar 4D: El
“rimbombante” nombre de 4D es porque se trata de sistemas que recrean una
imagen en 3D en tiempo real.
¡¡Haber cuando inventan uno para quitar las piedras!!!
ResponderEliminar(baratito por favor)
sadud Helio!!
¡ya está inventado!: o recogedoras de piedras o machacadoras, al gusto!!!
EliminarSaludos
Ya se, pero digo un bracito con cámara que le puedas programar por tamaños, te las haga montones, filas... te las eche a la pala, al remolque... sin polvo, sin tierra, sin ruidos, solar...todo eso ya sabes
Eliminar¡¡Que nos pones estos artículos y claro nos hacemos ilusiones!!!
(ah! y baratito que no esta la cosa para tirar cohetes)
salud Helio!!