Observando el futuro de la agricultura con la visión artificial

Conozca todos y cada uno de sus cultivos.

La agricultura de precisión ha permitido a los agricultores pasar del método tradicional de plantar el mismo cultivo por millones en un campo a un sistema de red que lo divide en secciones de 10 metros cuadrados. Al trabajar de este modo, los agricultores pueden plantar unos 1.000 cultivos en cada sección y que sean diferentes en el mismo campo. Estas diferentes redes ya no se ven como un solo campo, sino como zonas de gestión, lo que elimina el estrés que ocasiona el enfoque agrícola de jugárselo todo a una sola carta. Tomar decisiones sobre qué cultivos plantar basándose en las variaciones de la tierra del campo beneficia a los agricultores, ya que las zonas más pequeñas pueden aportarles una gran rentabilidad cuando se trabajan adecuadamente.

Gracias a los sistemas de control y al GPS, el método de la agricultura de precisión es una realidad desde hace unos 25 años. Sin duda, este enfoque funciona, pero los creadores de Blue River Technology* pensaban que podía funcionar mucho mejor. ¿Por qué centrarse en cuidar parcelas de redes cuando la tecnología de visión artificial podría utilizarse para prestar atención a cada planta individualmente?

Es un objetivo ambicioso, pero va por buen camino para convertirse en realidad. John Deere*, el peso pesado de la automatización en la agricultura, está seguro de ello, por lo que este mes adquirió Blue River por unos 260 millones de euros. Sin duda, Blue River ha hecho los deberes y ha hablado con los agricultores para descubrir las áreas en las que la tecnología tendría un mayor impacto.

“La protección de los cultivos y el control de las malas hierbas surgieron en las conversaciones una y otra vez”, cuenta Ben Chostner, Vicepresidente de Desarrollo Empresarial de Blue River Technology. “Los agricultores expusieron la necesidad de nuevas herramientas y herbicidas, así como de un nuevo concepto del control de las malas hierbas. Por ahí es por donde decidimos comenzar”.

Durante el proceso, la empresa alcanzó el éxito con su LettuceBot*, un sistema dispensador con remolque trasero para el aclareo de lechugas: un proceso en el que se eliminan las plantas menos saludables para que las más fuertes tengan espacio para crecer. Debido a que no germinarán todas las semillas, se siembran a mayor velocidad para garantizar que brotarán plantas suficientes. 

A medida que el tractor arrastra el LettuceBot por encima de las filas de lechugas, la visión artificial examina la salud, el tamaño de cada planta, así como el espacio que hay entre ellas. En cuestión de milisegundos, el sistema toma decisiones de disolución y aplica fertilizante a las plantas no deseadas. Puede sonar contradictorio, pero el fertilizante quema las hojas y mata la planta, al tiempo que nutre las raíces de las plantas colindantes. El Lettucebot, que se desplaza a menos de 10 km/h, gestiona 5.000 plantas por minuto con una precisión de 6,35 mm y en la actualidad supervisa el 10 % de la producción de lechugas de Estados Unidos.

“Si la máquina no encuentra malas hierbas, no derrocha el dinero en la tierra que no lo necesita”

See and Spray hace más que tomar decisiones en el momento: también recopila información esencial monitorizando las condiciones a nivel del suelo.

“Debido a que identificamos todas las plantas (todos los cultivos y las malas hierbas, así como dónde rociamos), contamos con un mapa de todo ello”, cuenta Chostner. “De modo que puede ver las que aguantan [las plantas que crecen] y su uniformidad, al igual que el número de plantas que hay. Puede ver las malas hierbas y la presión de las mismas, así como el modo en el que varían por el campo. También puede ver dónde roció el aerosol. Puede llevar un registro de la presión que tienen las malas hierbas en su campo año tras año”.

Una semana después de rociar el aerosol, la empresa utiliza drones con sensores 3D para comprobar que las zonas de malas hierbas se han tratado eficazmente. Esto es solo el comienzo, debido a que la agricultura tiene muchas complejidades a las que los agricultores responden instintivamente. El aprendizaje automatizado y los análisis ayudan en el proceso de la toma de decisiones, ya que contar con la capacidad de realizar un registro de la naturaleza proporciona tal nivel de detalle que inevitablemente afectará a todos los aspectos de la maquinaria agrícola.

Además de las malas hierbas, los insectos y las enfermedades, las plantas vivirán o morirán según lo eficazmente que se rieguen. Las precipitaciones no son suficientes para muchos cultivos o, por el contrario, son demasiadas y deben controlarse con sistemas de riego para garantizar unos frutos saludables. En Malasia, Abbaco Controls ha desarrollado una solución basada en el IoT que ha transformado la eficiencia de la agricultura del arroz. Esta solución utiliza una combinación de sensores para recopilar información sobre el nivel del agua, el caudal, la temperatura y la acidez.

Una Industrial Computer Platform KBox A-201 de Kontron*, basada en la Pasarela Intel® para el IoT, recopila datos de los sensores mediante Modbus*. Este sistema compacto, resistente y sin ventilador, transmite la información de los sensores a la nube mediante conectividad 3G, en la que se realizan análisis produciendo un panel que muestra las condiciones en una aplicación móvil con 3G o en una estación de trabajo del Ministerio de Agricultura de Malasia. Los sistemas de control utilizados para gestionar las esclusas de riego están conectados a la misma Pasarela para el IoT.

“Todo lo que tenemos que hacer es integrar nuestros sistemas de automatización, grandes redes de sensores y prestaciones de predicción de datos para cumplir con los requisitos de los clientes”, explica Chang Yew Cheong, Director de Abbaco Controls. "Con la puerta de enlace IoT, los agricultores tienen acceso inmediato a los datos de nivel de agua y pueden controlar de forma remota la compuerta de agua desde cualquier parte del mundo. Los usuarios también pueden comparar el nivel del agua con los datos meteorológicos y predecir así la disponibilidad de agua o compartir otros datos para realizar más análisis".

Independientemente de si se trata de riego inteligente o de extraer datos del IoT de la maquinaria agrícola, los agricultores cuentan con el respaldo de herramientas que optimizan la productividad de su tierra de modos que perfeccionan los aspectos fundamentales de la agricultura: Desde la profundidad y la presión de la labranza para cultivar la tierra hasta la optimización del contacto entre la tierra y las semillas garantizando que todas las filas estén despejadas durante la siembra. Tecnologías como See and Spray se adaptarán para realizar otras funciones con su visión artificial, como la recolección selectiva, que puede que se llame "See and Chop" (ver y cortar) o "See and Pick" (ver y recoger). Incluso puede que se llame "See and Shoot" (ver y disparar) si los láseres que matan las malas hierbas se convierten en una alternativa práctica a los herbicidas. Su análogo en TI sería una selección de tecnologías láser y de inyección de tinta para dejar su huella.

* Otros nombres comerciales y marcas podrían ser reclamados como propiedad de terceros.

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