El futuro de la agricultura: el robot de cosecha habilitado por Inteligencia Artificial (IA) ofrece nuevas habilidades de destreza

Ahora que el robot de Root AI ha dominado el arte de recoger verduras oblongas y berries de forma ovalada, ¿podría esta tecnología ayudar a mejorar la seguridad alimentaria mundial?

En los últimos meses, la pandemia de coronavirus ha resaltado la fragilidad de las redes mundiales de suministro; particularmente aquellas involucradas en la seguridad alimentaria. Se están aprovechando las nuevas opciones de la transformación digital, la automatización y la inteligencia artificial para crear una cadena alimentaria descentralizada del siglo XXI.

En días pasados, la compañía de robótica agrícola e inteligencia artificial Root AI anunció nuevas capacidades para su cosechadora robótica mejorada con inteligencia artificial, así como inversiones por un total de más de $ 7 millones de dólares. Ahora que la cosechadora robótica mejorada por IA ha demostrado una mayor destreza para trabajar con cultivos de diversas formas y tamaños, la tecnología podría ayudar a reforzar estas vulnerabilidades.

Listo para cosecha automatizada

En el pasado, Root AI ha proporcionado destellos de su robo-recolector, conocido como Virgo, recogiendo tomates maduros de la planta. En el último video titulado «Going Cross-Crop», se muestra a Virgo recogiendo pepinos y fresas en el campo. En comunicado de prensa, la compañía afirmó que Virgo fue el «primer robot del mundo en replicar la capacidad de una persona para cosechar múltiples cultivos».

En un entorno de agricultura protegida, Virgo puede ubicarse en una vía entre filas de varios cultivos. Mientras navega por un invernadero, el robot aprovecha una serie de sensores, así como inteligencia artificial para analizar las posiciones y la madurez de los cultivos y luego usa una pinza especializada para recoger los productos una vez que están listos.

La máquina ve su entorno en 3D mediante sensores de movimiento inteligente. Estos datos permiten a Virgo determinar una ruta óptima, a través de enredaderas, hojas y otros cultivos inmaduros, para cosechar su objetivo. Como explicó el CEO de Root AI, Josh Lessing, Virgo usa más que la visión por computadora para ver su entorno y planificar de acuerdo a la información recolectada.

«Necesitamos ir más allá de la visión por computadora que encuentra frutos en el espacio tridimensional. Hacemos eso, pero además, tenemos una capa de percepción por computadora que luego planifica cómo tomar esa fruta. ¿Cómo navegar por el entorno y luego posar mis dedos en ese objetivo para elegirlo de manera efectiva? Para moverse con autoridad, de la misma manera que las personas miran un objeto que quieren elegir, la mente necesita crear un plan «, dijo Lessing.

La compañía está creando soluciones para permitir que su flota de sistemas aprenda en el trabajo, por así decirlo, y luego comparta estos conocimientos con otras cosechadoras robóticas en el campo.

«Estamos construyendo algoritmos de inteligencia artificial que entienden cómo hacer una tarea, pero a medida que funciona, aprende cómo hacerlo mejor y luego comparte esos aprendizajes en una flota de sistemas», dijo Lessing.

Ya sea una manzana en un árbol o una fresa en un arbusto, ambos son desafíos similares desde una perspectiva de identificación, planificación y recolección, explicó Lessing. La pinza robótica y el software se pueden intercambiar para diferentes cultivos, sin embargo, los principios subyacentes que rodean la planificación y la recolección permitirán la aplicación en todos los cultivos.

«Es el mismo concepto de agarre, pero para tu mano humana, cuando agarras un pepino, que es un cilindro, o agarras un tomate, que es redondo, colocas tus dedos de diferente forma para agarrarlos. Virgo está haciendo lo mismo. Entonces, para ir entre diferentes cultivos, se cambia la mano, que es una operación rápida, y luego se usa un paquete de software diferente que está capacitado para ir tras la verdura que le interesa», dijo Lessing.

Escasez de mano de obra e interrupciones de la cadena de suministro

En los últimos años, los agricultores se han enfrentado a luchas por la escasez de mano de obra en toda la industria agrícola. En California, más de la mitad (56%) de los agricultores participantes «no pudieron contratar a todos los empleados que necesitaban para la producción de su cultivo principal en algún momento durante los últimos cinco años», según un informe de la Federación de la Oficina Agrícola de California.

Como resultado, el 56% de los agricultores encuestados informaron que utilizan tecnología que reduce la mano de obra. Aproximadamente la mitad de los agricultores que incorporaron soluciones de mecanización adoptaron estas prácticas debido a la escasez de mano de obra.

En los EE. UU., el panorama de la agricultura ha cambiado drásticamente a lo largo de las décadas, pasando de un modelo compuesto principalmente por numerosas granjas pequeñas a un reino dominado por granjas a gran escala. Este conjunto de habilidades agrarias cada vez más raras también presenta una serie de desafíos para las cadenas de suministro.

«También es cada vez más desafiante encontrar master growers. Cada vez menos personas se están capacitando para convertirse en estos virtuosos del cuidado de los cultivos y la optimización del rendimiento. Este es el momento en la historia de la humanidad para comenzar a transferir esos aprendizajes a la inteligencia artificial, por lo que tenemos una infraestructura sostenible que garantiza que tenemos suficiente para comer», dijo Lessing.

En los últimos meses, el coronavirus ha resaltado las vulnerabilidades inherentes a la cadena mundial de suministro de alimentos. Debido a las interrupciones del mercado, los agricultores se vieron obligados a tirar millones de galones de leche, enterrar cosechas y arar cosechas frescas en los campos. Para ayudar, varias organizaciones buscan crear cadenas de suministro regionales.

«Lo que necesitamos es la capacidad de cultivar cualquiera de los cultivos básicos que se encuentran en nuestra dieta, cerca de las ciudades donde se consumen y poder hacerlo utilizando prácticas de agricultura sostenible. Para que la agricultura ya no sea una de los mayores contaminadores del planeta», dijo Lessing.

El costo de muchas de las tecnologías integrales para la agricultura protegida se ha reducido sustancialmente en los últimos años; especialmente el precio de las matrices de luces LED. Esto ha sentado las bases para la competencia de mercado en la industria. De manera similar, Lessing explicó que la robótica ha experimentado una especie de revolución tecnológica en los últimos cinco años con tecnologías que van desde el entrenamiento de modelos habilitado en la nube hasta sensores de profundidad de alta resolución.

Estos avances han llegado a un punto de inflexión en el que las organizaciones pueden comenzar a aprovechar estas soluciones para crear redes alimentarias sostenibles y descentralizadas, a pesar de la escasez de mano de obra. En conjunto, estas tecnologías podrán apoyar la disponibilidad y seguridad de las necesidades centrales de la civilización humana.

«La visión y el objetivo de la empresa es la automatización de la producción de alimentos. Las personas necesidad de atención médica, vivienda y comida. Estamos enfocados en resolver uno de los problemas: la comida. Si podemos construir la infraestructura alimentaria automatizada que el mundo necesita, habremos resuelto para siempre uno de los mayores desafíos de la humanidad «, dijo Lessing.

Fuente:

TechRepublic.com

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