La integración de sistemas robóticos y algoritmos de aprendizaje automático está generando transformaciones significativas en los sectores agrícola y ganadero. Se busca optimizar procesos productivos sin menoscabar el papel fundamental del trabajador del campo. Estas tecnologías funcionan como instrumentos de apoyo que mejoran la toma de decisiones mediante el análisis preciso de datos en tiempo real.
En la ganadería bovina, los sistemas de ordeño automatizado incorporan sensores ópticos que identifican con exactitud la posición de los pezones para colocar el equipo de ordeño, mientras simultáneamente monitorean el flujo de leche para finalizar el proceso cuando este disminuye. Más recientemente, se han implementado podómetros en las pezuñas de las vacas que registran su actividad física y, mediante técnicas de aprendizaje automático, predicen los periodos celo con alta precisión. Paralelamente, los sensores de tiempo de rumia instalados en collares proporcionan información continua sobre los patrones de masticación, lo que permite detectar tempranamente alteraciones en la ingesta que podrían indicar problemas digestivos.
El veterinario Alex Bach, investigador de la Universidad de Lleida, ha desarrollado Algomilk. Un programa de inteligencia artificial que consolida información multidisciplinaria proveniente de distintas fuentes en la explotación: condiciones meteorológicas, niveles de humedad y temperatura ambiental y corporal, horas de exposición a luz, consumo de alimento, producción lechera y su composición, estado de lactancia y fase gestacional. Este sistema analítico permite predecir el comportamiento diario del animal y facilita decisiones técnicas acerca de las proporciones óptimas de nutrientes, específicamente proteínas y grasas, en la ración alimenticia individualizada según las características fisiológicas de cada ejemplar.
En avicultura, el especialista en ganadería de precisión Heiner Lehr ha diseñado ChickenBoy. Un sistema basado en inteligencia artificial que evalúa continuamente el comportamiento locomotor de las aves, su consumo hídrico y las características de sus deposiciones. Implementado actualmente en entre trescientos y cuatrocientos establecimientos, este enfoque permite detectar signos tempranos de enfermerías mediante la observación de disminuciones en el movimiento y la ingesta de agua, reflejo de la activación del sistema inmune innato. Lehr destaca que la intervención precoz evita pérdides económicas significativas, pues los deterioros en las condiciones sanitarias pueden evolucionar rápidamente y comprometer toda la producción cuando no se actúa con la necesaria celeridad.
En agricultura, el ingeniero industrial Juan Bravo, pionero en robótica aplicada al campo desde 2009, señala que el brócoli y la alcachofa representan cultivos particularmente adecuados para la cosecha mecánica. Aunque aún no existe un cosechador robotizado comercialmente disponible. Sin embargo, ya operan mesas asistentes de recolección que se desplazan frente a los equipos de trabajo guiadas por sensores láser, evitando el contacto con los surcos de cultivo. Estas estructuras permiten a los recolectores depositar las cosechadas directamente en la mesa en lugar de trasladarlas individualmente a puntos fijos, generando un ahorro estimado del treinta por ciento en tiempo de manipulación, con el beneficio adicional de un funcionamiento prácticamente nulo en costos energéticos gracias al uso de energía solar.
Para la gestión fitosanitaria, Bravo describe robots aspiradores especializados en eliminar plagas como el lygus o chinche de la planta en cultivos de lechuga, soja y maíz mediante sistemas de succión de alta potencia. Otras variantes incorporan cámaras de vigilancia que, al detectar especímenes vegetales ajenos al cultivo programado, aplican tratamientos selectivos mediante láser o microdosis de herbicidas.
Las imágenes tridimensionales para la detección precoz en agricultura
La tecnología permite un análisis de imágenes tridimensionales para la detección precoz de patologías vegetales, tal como lo investiga Ángela Ribeiro del Centro de Automática y Robótica de la Universidad Politécnica de Madrid-CSIC. El deep learning constituye una rama especializada del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas ocultas para procesar información compleja.
En su aplicación agraria, vehículos autónomos equipados con cámaras estereoscópicas o sensores LIDAR capturan imágenes 3D detalladas de los cultivos durante su recorrido sistemático. Estas imágenes se transmiten a plataformas cloud donde algoritmos de deep learning analizan patrones de textura, color y morfología tridimensional para identificar firmas características de infecciones como el hongo Botrytis cinerea, frecuente en viñedos de ambientes húmedos. Una vez detectada la presencia patológica, el sistema envía instrucciones precisas a unidades robóticas terrestres que, provistas de depósitos con aproximadamente trescientos kilogramos de producto fitosanitario, aplican tratamientos exclusivamente en las zonas afectadas mediante pulverización selectiva.
Este enfoque de agricultura de precisión permite reducir significativamente el uso de químicos al enfocar las aplicaciones únicamente donde se requiere, evitando tratamientos generales que incrementan costos innecesarios y potenciales impactos ambientales en suelo y aguas subterráneas. Ribeiro subraya que la efectividad del sistema depende de la exactitud tanto en la fase de detección como en la velocidad de aplicación, requerimientos que exigen una calibración meticulosa de los algoritmos y una sincronización precisa entre los componentes de sensórica, procesamiento y actuación mecánica.
