Inteligencia artificial y robótica se dan la mano para ofrecer soluciones a la agricultura y la ganadería, con la promesa de hacer que las producciones sean más rentables y más sostenibles. Robots cosechadores, cámaras que monitorizan la salud de los pollos o la alimentación más apropiada para cada vaca o fumigadores autónomos que aplican herbicida de forma selectiva son algunos ejemplos. Nos lo cuentan cinco expertos en el sector.
Plantar cada semilla en el hueco adecuado para que germine, calcular al detalle el mejor momento para la siembra y la cosecha, anticipar sequías o posibles plagas, arar con tractores autónomos, cosechar a distancia, polinizar con microdrones... son algunas de las tareas que podría desempeñar la tecnología en el campo.
“No estamos hablando de humanoides que sustituyan al agricultor, sino aplicar la robótica y el aprendizaje automático para facilitarle la vida”, cuenta a SINC Beatriz Romanos, periodista especializada en tecnología agroalimentaria y fundadora de la plataforma FoodTech.
“No será tan diferente a lo que tenemos ahora, será parecido en muchas cosas. La innovación necesaria va encaminada a que las granjas actuales sean más sostenibles, más resilientes y más rentables”, observa Romanos.
No estamos hablando de humanoides que sustituyan al agricultor, sino aplicar la robótica y el aprendizaje automático para facilitarle la vida
En su opinión, “el agricultor del futuro será multifacético. Tendrá que combinar sus conocimientos y experiencia sobre el campo con conocimientos técnicos sobre las herramientas que puede usar”.
Los robots de ordeño no son nada nuevo, llevan décadas en las granjas. “Gracias a un sensor óptico identifican los pezones para colocarle la pezonera al animal. También tienen un sensor para dejar de ordeñar cuando baja el flujo de leche”, cuenta a SINC el veterinario Alex Bach, investigador en el departamento de Ciencia Animal de la Universidad de Lleida.
Más recientes son los podómetros, sensores que se ponen en las pezuñas de la vaca y captan su actividad para predecir, a través de machine learning, cuándo están en celo. Otro ejemplo son los sensores de tiempo de rumia, que van en un collar y registran cuánto tiempo está masticando: “esto nos da información de cuánto come y pueden ser un indicador de posibles patologías digestivas”, apunta este veterinario.
“El problema de todos estos sensores es que funcionan como apagafuegos, no previenen los problemas”, observa. Para solucionar esto, Bach diseñó Algomilk, un programa español de IA que “permite tomar la foto entera. Integra todos los datos que hay una granja procedentes de distintas fuentes —clima, humedad, temperatura ambiental y corporal, horas de luz, cuánto come la vaca, cuánta leche da y cuál es su composición, estado de lactancia, estado de gestación...— Con ellos, puede predecir de forma diaria cómo se comportará el animal para tomar decisiones, por ejemplo, sobre proporciones de nutrientes —proteínas, grasas— en la ración de alimento que se le da a cada uno —no es es igual si está gestante o lactante o si tiene más o menos grasa su leche—”, explica.
Esto sistemas de alimentación personalizada están cada vez más extendidos en producciones de vacas y cerdos. A estos últimos, “se les pone un chip en la oreja que monitoriza su estado, su peso y otras variables. Cuando el animal se acerca al comer, el chip le deja o no acceso a cada comedero —que contienen distintas composiciones de alimento—”, señala a SINC Heiner Lehr, especialista en ganadería de precisión y director de Beak Analytics, una consultora española de análisis de datos para el sector primario.
Criar pollos es un negocio de “altísimo rendimiento, pero necesita más mantenimiento que un Porche”, bromea Lehr. Lo malo es que, “cuando un granjero tiene tres naves, con unas cien mil aves, prestarles una atención individualizada es imposible. Además, aparte de ocuparse de los animales, tienen mucho papeleo, lo que solo les permite salir a dar un par de vueltas por la granja, una hora y media máximo al día”, nos dice. Para ayudarles con el trabajo, Lehr diseñó ChickenBoy, un sistema de inteligencia artificial que analiza cómo se mueven los animales, cuál es su consumo de agua, cómo son sus heces... para detectar si algo no anda bien.
En la actualidad, está operativo en unas 300 o 400 granjas. “Cuando están enfermos, ya se nota en las primeras horas de la infección porque se mueven menos, beben menos, ya que su sistema inmune innato les demanda mucha energía”, señala este experto. Y actuar a tiempo es clave para prevenir una crisis: “las cosas en las granjas se van a pique muy rápido. Si te despistas medio día y pasa algo, puedes perder toda la producción. Son muy pequeños los márgenes de tiempo”.
Cámara que monitoriza en tiempo real posibles problemas de salud, a través del análisis visual de las heces de los pollos mediante inteligencia artificial. / Cortesía de Heiner Lehr.
Por otra parte, la ganancia de la detección precoz es esencial: “si arreglas un problema cuando nace —por ejemplo, con la intervención temprana en los bebederos en caso de infección incipiente—, te ahorras mucho dinero en tratamientos después”.
Así, con unas cámaras colgadas del techo de las naves, este sistema —hoy comercializado por la marca Optifarm— monitoriza en tiempo real posibles enfermedades a través de la inspección visual de las heces de las aves y su análisis a distancia mediante inteligencia artificial.
“Cada noche, antes de irse a dormir, el granjero se conecta a la página de Chicken Boy y, si comprueba que dos o tres cosas importantes están bien, puede irse a dormir sin preocupaciones. Esto le da mucha tranquilidad mental”, opina Lehr.
La robótica también se abre paso en los cultivos, como cuenta a SINC el ingeniero industrial Juan Bravo, que fabricó su primer robot para recolectar fresas en 2009, en Huelva. Al poco tiempo, se mudó a California, donde una empresa estadounidense apostó por su startup Agrobot. En el presente, siguen en la fase de investigación y prueba de prototipos ya que, tras más de una década de pruebas.
“El brócoli y la alcachofa son los mejores candidatos para ser recogidos por un robot. Aunque, hasta la fecha, nadie ha logrado tener un robot recolector comercial”, nos explica.
prototipo de cosechadora de fresas diseñada por Agrobot./ Cortesía Juan Bravo
Sí son ya una realidad los robots asistentes de recolección, como el diseñado por Agrobot. Se trata de una mesa grande que va avanzando por delante de la cuadrilla de trabajadores y se guía con sensores láser para avanzar sin tocar los surcos.
Cuando estos llenan una caja de fresas, la dejan en la mesa, lo que ahorra mucho tiempo —un 30%, según Bravo— a los recolectores que, si no, tendrían que estar llevando las cajas una por una a un punto fijo. Además, “sus costes de operación son cero, porque se mueve con energía solar”, nos explica su creador.
Asimismo, los robots en el control de malas hierbas “están teniendo mucho éxito en los cultivos de lechuga, soja y maíz”, según la experiencia de Bravo. Existe uno que funciona como un robot aspirador: navega solo y tiene unos aspiradores muy potentes que absorben bichitos nocivos, como el lygus o chinche de la planta, una de las plagas más dañinas en las fresas en California.
“Es un insecto muy persistente y no se va con el ruido o el movimiento, como sí ocurre con las mariquitas y las abejas”, indice Bravo. “Otros incorporan una cámara que vigila las plantas y, cuando ve una que no es como las que se está cultivando, acaba con ella, bien con láser o bien administrando fumigación selectiva con herbicida”, nos explica.
Precisamente, los microrrobots para el control de plagas son el fuerte de la investigadora Ángela Ribeiro, del Centro de Automática y Robótica de la Universidad Politécnica de Madrid-CSIC. En su diana, está el hongo Botrytis cinerea, habitual en viñedos en ambientes húmedos como los gallegos.
Las cámaras, instaladas en vehículos autónomos que recorren el cultivo, van enviando las imágenes 3D a una plataforma en la nube, que emplea ‘deep learning’ para analizar si existe infección
“Sus cámaras, instaladas en vehículos autónomos que recorren el cultivo, van enviando las imágenes 3D a una plataforma en la nube, que emplea deep learning para analizar si existe infección. En ese caso, envía las órdenes a los robots para que hagan el tratamiento. Para eso, el vehículo lleva unos tanques con 300 kilos de producto insecticida, que aplicarán selectivamente”, explica a SINC esta experta.
¿Qué beneficios aporta? Tradicionalmente, cuando aparece la plaga, los agricultores tratan todo el cultivo a la vez. Como ocurre con la medicina de precisión, el equipo de Ribeiro propone propone apuntar solo a las zonas infectadas. “Esto ahorraría costes al granjero y contaminación para el suelo y para las aguas por exceso de fitosanitarios”, observa. La clave está en “automatizar los proceso para hacerlos muy exactos, tanto en la detección como en la velocidad de aplicación”.
robots de inspección de plagas, diseñadosen el Centro de Automática y Robótica de la Universidad Politécnica de Madrid./ Angela Ribeiro
De igual manera, la ciencia investiga en fertilizantes de precisión, para apuntar con una cantidad exacta de cada producto a la planta que lo necesita, sin derrochar ni una gota más —que podría contaminar el suelo o los acuíferos—.
Por otra parte, los mini robots autónomos y voladores podrán ser habituales para cumplir funciones esenciales en una plantación, como la polinización, una labor que siempre han desempeñado las abejas, ahora en peligro de extinción. “Existe una necesidad real, la clave está en investigar para que sea viable económicamente”, apunta Romanos.
La carencia de mano de obra es uno de los acicates que está impulsando la robotización del campo, sobre todo, en el norte de Europa. Tal y como nos recuerda Romanos, España va por el mismo camino, ya que “un alto porcentaje de los agricultores se van jubilar en la próxima década y no hay relevo generacional”.
Eso sí, la rapidez con que avanza la tecnología hace que, a menudo, sea difícil seguirle el ritmo. “A veces, los agricultores invierten mucho dinero en renovar sus instalaciones, pero estas se quedan obsoletas antes de que hayan tenido tiempo de rentabilizarlas”, admite. Una posible solución es cambiar el modelo empresarial y apostar por el “alquiler de robots”, en vez de la compra.
A veces, los agricultores invierten mucho dinero en renovar sus instalaciones, pero estas se quedan obsoletas antes de que hayan tenido tiempo de rentabilizarlas
Por otro lado, como apunta Bach, cuando hablamos de rentabilidad, “no es lo mismo que la máquina trabaje en EE UU o en España. La mano de obra es mucho más barata aquí. Cuanto más cara sea, más a cuenta sale emplear robots, como ocurre de forma creciente en Australia, Emiratos Árabes, EE. UU. o Japón. Y la mano de obra solo va a peor. También es cierto que, en países que apuestan más por I+D, el agricultor tiene dinero para afrontar la inversión en tecnología, algo que no ocurre en España”.
Al mismo tiempo, todas estas innovaciones precisan un cambio de mentalidad en los granjeros de toda la vida, a quien “no les gusta el ordenador”, nos confía Bach. La robotización del campo será, según Romanos, “una ayuda para que su vida sea menos dura, más atractiva y, al mismo tiempo, su producción sea mas rentable, sostenible y resiliente frente al cambio climático y la sequía”. Eso sí, “es importante que esta tecnología no deje a nadie atrás”, recalca.
Cosechar alimentos en la Luna es uno de los grandes retos de la exploración espacial. Un nuevo estudio demuestra que esta legumbre puede crecer y producir semillas en mezclas con regolito lunar artificial cuando se añaden materia orgánica y hongos beneficiosos. El hallazgo abre nuevas vías para desarrollar sistemas agrícolas en futuras bases lunares.
Los resultados de la secuenciación llevada a cabo por equipos de la Generalitat de Cataluña muestran que el virus de la peste porcina africana que ha provocado los brotes en Cerdanyola del Vallès (Barcelona) no concuerda con los que se usan en el Centro de Investigación de Sanidad Animal IRTA-CReSA. Se trata de una nueva variante no registrada y menos virulenta.
