Máquinas autónomas con potencial, digitalización con obstáculos
En el futuro, un robot autónomo de DFKI podría dirigirse a diferentes partes de un campo.
Después de cinco años, el proyecto Zukunftslabor Agrar (Future Lab Agriculture, ZLA) llega a su fin. Instituciones de investigación de Baja Sajonia, entre ellas el DFKI (Centro Alemán de Investigación para la Inteligencia Artificial), han estudiado aspectos de la agricultura digitalizada del futuro.
Un concepto es el Spot Farming, que considera el campo como una zona heterogénea. Las distintas partes del campo se plantan de forma diferente para preservar el medio ambiente y aumentar los rendimientos. Se espera que para este tipo de agricultura se utilicen nuevas máquinas, como robots. El proyecto ZLA examinó detenidamente la tecnología. Sin embargo, un análisis actual revela una importante laguna: no existe una digitalización uniforme en todo el sector. En algunos casos, las empresas agrícolas siguen enviando la documentación obligatoria a las autoridades por correo.
La agricultura localizada desafía el pensamiento tradicional en la agricultura. Cultivos como el maíz o las papas se cultivan actualmente en campos grandes y uniformes, optimizados para la potencia de maquinaria de gran tamaño. Los fertilizantes y pesticidas compensan las desventajas de plantas específicas debido al suelo o la ubicación, lo que permite obtener buenos rendimientos.
La idea de Spot Farming
En 2017, el profesor Jens Wegener, del Instituto Julius Kühn, colaboró en el desarrollo de la idea de la agricultura localizada:
“En el futuro, los recursos para un enfoque tan generalizado serán limitados. El cambio climático también hará que el clima sea un gran desafío para la producción de cultivos. El objetivo de la agricultura localizada es cultivar diferentes cultivos allí donde encuentren condiciones óptimas de crecimiento. Esto los hará más resistentes, aumentará los rendimientos y ayudará a proteger el medio ambiente”. La tecnología debe seguir el mismo camino, lo que requerirá máquinas y robots más pequeños para lugares específicos del campo.
Hasta ahora, este enfoque solo existe en teoría. “En la ZLA hemos avanzado mucho en la implementación del Spot Farming”, afirma Wegener. El Instituto de Tecnología de Protección Vegetal del Instituto Julius Kühn desarrolló el método agronómico para identificar puntos con diferentes condiciones de crecimiento en un campo a partir de datos geográficos disponibles públicamente. Junto con los investigadores del DFKI se creó una herramienta para generar automáticamente mapas de campo con puntos que pueden ser cultivados por robots. La TU Braunschweig construyó un prototipo físico de una sembradora universal que planta semillas a distancias ideales para el crecimiento de las plantas y se puede conectar a un robot.
Cuando las condiciones de crecimiento de un campo difieren, se utilizan de forma diferente en la agricultura localizada. Las necesidades de las plantas son lo más importante.
Los robots como base
Para que los robots puedan localizar y gestionar posteriormente puntos del campo, deben navegar por su entorno. El área de investigación de DFKI, Control Robótico Basado en Planes, avanzó esta tecnología básica dentro de la ZLA. Los investigadores construyeron un mapa semántico utilizando datos geográficos y ambientales de una granja real. Este mapa permitió a un robot percibir, comprender y navegar por su entorno, moviéndose de forma autónoma por la granja. En el futuro, también se podría integrar información sobre cómo se divide un campo para la agricultura por puntos.
El trabajo de la Universidad de Ciencias Aplicadas de Osnabrück en el marco de la ZLA también contribuye al Spot Farming. Se utilizó un robot controlado por GPS para recopilar automáticamente datos sobre la compactación del suelo en varios puntos de un campo. En las zonas con alta compactación, el agua está menos disponible para las plantas, lo que afecta a los rendimientos. Estos datos se pueden tener en cuenta en el proceso de mapeo de puntos.
No hay IA ni robótica sin datos
Los datos son necesarios para las tecnologías digitales inteligentes, pero no siempre están disponibles. Benjamin Kisliuk, investigador de DFKI, señala: “Para que un robot trabaje de forma independiente en una explotación agrícola, se necesita un gemelo digital, es decir, una representación virtual de la realidad. Si, por ejemplo, se quiere saber dónde están los límites de un campo, se necesitan los datos geográficos correspondientes. Pero en algunos estados federados, estos datos no son fácilmente accesibles. En Renania del Norte-Westfalia, se pueden descargar fácilmente, pero en Baja Sajonia, primero hay que enviar un correo electrónico a las autoridades”.
Esta observación coincide con los hallazgos de otros estudios de ZLA. Los productores agrícolas deben cumplir con diversos requisitos de presentación de informes y mantenimiento de registros. El Instituto Thünen analizó los flujos de datos entre las granjas ganaderas, las autoridades gubernamentales, las oficinas veterinarias y los organismos de calidad y certificación. Descubrió que la recopilación de datos en las granjas a menudo no está totalmente automatizada a través de sensores, sino que se realiza manualmente a través de sistemas digitales de gestión de granjas. La transmisión de datos a las autoridades de control sigue siendo un obstáculo, ya que a menudo se realiza almacenando los datos para inspecciones in situ o enviándolos por correo o fax.
Joachim Hertzberg añade = “Aún no existen interfaces digitales unificadas para la interacción entre los actores del sector agrícola, pero son absolutamente necesarias. El gobierno debe hacerlas posibles, de forma similar a cómo se gestionan hoy las declaraciones de impuestos. De lo contrario, los agricultores no pueden utilizar eficazmente los datos de sus procesos digitales con las autoridades y se enfrentan a un trabajo extra”.
La sembradora universal permite realizar transiciones sencillas entre diferentes lugares en Spot Farming. – Foto = TU Braunschweig
La transformación debe involucrar a las personas
Para garantizar el éxito de la transición a herramientas de IA basadas en datos y a nuevos conceptos como Spot Farming, también hay que tener en cuenta el aspecto social, afirma la profesora Silke Hüttel del Departamento de Economía Agrícola y Desarrollo Rural de la Universidad Georg-August de Göttingen en el proyecto ZLA.
“Necesitamos digitalizar la agricultura. Lo ideal sería que se convirtiera en la nueva normalidad para proteger nuestro clima y nuestro medio ambiente. Sin embargo, algunas personas siguen siendo escépticas y se aferran a lo que saben. Necesitamos aportar pruebas que demuestren que las tecnologías digitales son beneficiosas desde el punto de vista ecológico, económico y social”.
El equipo de Hüttel entrevistó a productores de remolacha azucarera en el norte y el oeste de Alemania para comprender los factores que influyen en la aceptación y la disposición a utilizar robots autónomos. Los resultados mostraron que los agricultores tienen más probabilidades de adoptar robots autónomos si son eficaces, fiables y no generan trabajo adicional. Los agricultores también quieren mantener el control. Aquellos que están satisfechos con sus métodos actuales son más reacios. La respuesta positiva del público mejora su disposición a adoptar la robótica.
15-10-24--E.Asscheman
ff.
Fotos = DFKI
El profesor Joachim Hertzberg , de la Universidad de Osnabrück y portavoz del proyecto ZLA, afirma =
"Los robots permiten nuevos procesos en la agricultura. Gracias al proyecto ZLA hemos podido comprobar que no se trata de una fantasía. Por ejemplo, la tecnología se puede utilizar en Spot Farming para procesos de producción de cultivos que son imposibles con las máquinas actuales".
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
El proyecto ZLA, que comenzó en octubre de 2019 y forma parte del Centro de Innovación Digital de Baja Sajonia (ZDIN), está financiado por el estado a través del fondo zukunft.niedersachsen con una subvención de 3,7 millones de euros. Además del DFKI y el socio principal, la Universidad de Osnabrück, en el proyecto ZLA participaron las siguientes instituciones: Universidad Georg-August de Göttingen, Universidad de Ciencias Aplicadas de Osnabrück, Instituto Julius Kühn, Universidad Técnica de Braunschweig, Instituto Thünen y Universidad de Vechta.
