Los procedimientos se están testando en diferentes cultivos como tomate, maíz, girasol y cereales y se espera su plena incorporación en explotaciones reales en menos de dos años

Un sistema plenamente consciente y artificial que permitirá al agricultor olvidarse de la toma de decisiones y tan solo deberá supervisar sus plantaciones; vehículos autónomos sin conductor, un cerebro artificial a bordo de nuestro tractor y un sistema de aplicación inteligente. Todo esto es posible gracias al proyecto EIT-DACWEED que se desarrolla en el Centro de Automática y Robótica con financiación europea y junto a grandes empresas como John Deere y Grupo AN.

Las malas hierbas causan a nivel global grandes pérdidas en los rendimientos de los cultivos, se estima que gran parte de la producción mundial de alimentos se pierde por esta causa, un perjuicio bastante mayor que el causado por los otros tipos de plagas como insectos, hongos u otras enfermedades. Este hecho va asociado a unos elevados gastos asociados a su control.

En España, los gastos totales en productos fitosanitarios se estiman en torno a 1.000 millones de euros anuales, siendo el gasto en herbicidas un alto porcentaje del gasto total en productos fitosanitarios. Los retos actuales a los que hace frente la gestión de las malas hierbas son muchos y de muy importante calado: elevado impacto ambiental de algunas prácticas agrícolas de control por deriva de productos químicos a las aguas subterráneas o a los alimentos que llegan al consumidor, creciente resistencia a los herbicidas, pérdida de productos debida al nuevo proceso de registro europeo, nueva aparición de especies invasoras debido al cambio global, o movimientos sociales asociados a un consumidor conectado que busca la trazabilidad de los alimentos tanto en lo referente a la producción de alimentos, a su seguridad y a la protección del medio ambiente.

A la vista de este nuevo escenario que se plantea parece claro que se requieren nuevas herramientas para conseguir mejorar las actuales estrategias de gestión y dar respuesta a los retos mencionados.

Ejemplo de una imagen utilizada en el sistema de reconocimiento automático de malas hierbas mediante técnicas de Deep Learning.

La gestión eficaz y precisa de las malas hierbas en los campos de cultivo es cada vez una labor más compleja y costosa, sin embargo, la sociedad y las instituciones europeas demandan un manejo más eficaz y sostenible, de este modo, los sistemas actuales de producción deberían ser modificados profundamente, incorporando nuevas herramientas tecnológicas y agronómicas que permitan minimizar el consumo de herbicidas y el laboreo del terreno, maximizando el beneficio para el agricultor. En este sentido, algunos de los proyectos europeos y nacionales desarrollados desde el Grupo de Percepción Artificial en el Centro de Automática y Robótica del CSIC pretenden:

1. Desarrollar y poner a punto nuevas herramientas tecnológicas basadas en el desarrollo de sistemas de reconocimiento automático mediante técnicas de Inteligencia Artificial para la monitorización de cultivos y malas hierbas dirigidas a una aplicación localizada y precisa de productos fitosanitarios.
2. Desarrollar soluciones agronómicas bien adaptadas a las condiciones específicas de diferentes zonas de Europa.
3. Desarrollar herramientas informáticas que faciliten la integración de conocimientos y la transferencia a los usuarios finales.

Parece evidente que los desarrollos tecnológicos que día a día llegan al agricultor cambiarán el contexto general de la producción agraria, permitiendo una precisión mucho mayor en todas las operaciones agrícolas. Las incorporaciones serán paulatinas y años tras año veremos nuevas herramientas en los campos. La revolución digital en la agricultura ha llegado para quedarse y evolucionar. La llegada de desarrollos será constante y tecnologías que hoy son inimaginables serán muy pronto realidad.

Sistemas plenamente autónomos capaces de aprender de si mismos están muy cerca y ya desarrollados en varias líneas de investigación del Centro de Automática y Robótica. ¿Veremos tractores plenamente autónomos mientras el agricultor visualiza desde casa las tareas que hacen máquinas inteligentes? ¿Serán máquinas plenamente autónomas las que hagan todas las arduas tareas de sol a sol? La respuesta, rotundamente es sí. Si echamos la vista atrás, algo tan novedoso como para nosotros es ahora el uso del GPS o tractores que navegan gracias a estos, son desarrollos de hace décadas. Imaginemos cuanto hay en desarrollo y cuanto queda por llegar a nuestros campos.

La Unión Europea en sus últimos informes sobre perspectivas de cambio de la agricultura apunta que los tratamientos fitosanitarios y la inspección de cultivos son dos de los ámbitos prioritarios y en los que se promoverá el uso de vehículos autónomos y vehículos aéreos no tripulados (UAVs, o más conocidos como drones). En el caso preciso de las malas hierbas, la utilización de nuevas herramientas tecnológicas permitirá una detección muy precisa de la posición de diferentes especies de malas hierbas y su posterior control localizado.

En estos últimos años se han desarrollado nuevos sensores y nuevos procedimientos informáticos para el procesamiento de información obtenida en los campos, de esta forma se posicionará cada mala hierba en el campo y se tratará solo y exclusivamente en esa zona dejando el resto del campo libre de tratamiento. Esto permitirá una gran reducción de fitosanitarios y mejorará los rendimientos finales. Además, el resto del campo que no tiene infestación no recibirá ningún tratamiento químico con lo que el cultivo no sufrirá ningún efecto secundario y así aumentan los rendimientos.

Estos sistemas mejoran la calidad de los alimentos producidos con muchos menos productos químicos, aumentan la producción de las cosechas y reducen el impacto ambiental de la agricultura. La utilización de estas herramientas avanzadas puede permitir conseguir objetivos hasta ahora inalcanzables, con mayor calidad en las cosechas, a menor coste y con más beneficio para el agricultor.

Así se parte de la hipótesis de que, para conseguir unos sistemas de gestión de malas hierbas más eficaces y sostenibles, los sistemas actuales y la mentalidad tradicional de la agricultura deberían ser modificados profundamente, incorporando nuevas herramientas tecnológicas y agronómicas que permitan minimizar el consumo de herbicidas y maximizar el rendimiento y calidad de las cosechas. Para ello, desde el Centro de Automática y Robótica se ponen a punto nuevos sensores, nuevos procedimientos computacionales que faciliten la detección de las malas hierbas y nuevos equipos de pulverización localizada.

Desde este centro, dirigimos varios proyectos que desarrollan las líneas citadas, como el proyecto de investigación financiado por el European Institute of Innovation & Technology (EIT) denominado DACWEED, un proyecto europeo de la división EIT-Food que integra la Inteligencia Artificial, robots autónomos y aperos inteligentes para la mejora en el control de malas hierbas. Este proyecto se ejecuta como parte de un consorcio con empresas asociadas como John Deere, Grupo AN y varias universidades. El proyecto busca la multidisciplinaridad y la colaboración de empresas punteras. El desarrollo de este proyecto cuenta también con la colaboración empresas nacionales del sector hortofrutícola, en cuyos campos se testan los prototipos y se realizan pruebas de campo de los desarrollos de este proyecto.

Los desarrollos tecnológicos para alcanzar el nivel de desarrollo requerido en el proyecto EIT-DACWEED nos permiten contar con plataformas autónomas que permiten realizar tareas esenciales como la adquisición de la información en campo y el tratamiento y transformación de los datos una vez recogidos sin supervisión humana. La plataforma móvil o tractor autónomo debe ser susceptible de ser conectado directamente al equipo de actuación. Así este proyecto integra tres pilares básicos:

1. Desarrollo de un sistema de reconocimiento automático de malas hierbas capaz de sustituir al operador humano, realizando un reconocimiento plenamente autónomo y a altas velocidades. Se ha desarrollado un software basado en Inteligencia Artificial que utiliza técnicas de Deep Learning (aprendizaje profundo). Este software aprende de manera continua y es capaz de trabajar con las imágenes a velocidades superiores a 10 km/h, identificando en cada punto del campo de manera precisa cada una de las plantas de mala hierba y de cultivo.
2. Un sistema de apoyo a la toma de decisiones. El sistema analiza toda la información de manera instantánea y toma las decisiones sobre la cantidad de herbicida a aplicar a cada planta en tiempo real. De esta forma nunca más se tratará un campo completo, sino que se rociará herbicida a cada una de las pequeñas plántulas de malas hierbas del campo. Hablamos de millones de microaplicaciones por hectárea.
3. Un pulverizador capaz de hacer esta tarea de microaplicación conectado al sistema inteligente. El sistema desarrollado permite conectar cualquier pulverizador ya existente para que el agricultor pueda seguir utilizando sus equipos actuales.

De este modo se logra un sistema plenamente consciente y artificial que permitirá al agricultor olvidarse de la toma de decisiones y tan solo deberá supervisar sus plantaciones; vehículos autónomos sin conductor, un cerebro artificial a bordo de nuestro tractor y un sistema de aplicación inteligente. Todo esto es posible gracias al proyecto EIT-DACWEED que se desarrolla en el Centro de Automática y Robótica con financiación europea y junto a grandes empresas como John Deere y Grupo AN.

Los procedimientos se están testando en diferentes cultivos como tomate, maíz, girasol o diferentes cereales con resultados que reducen el impacto ambiental de las aplicaciones químicas en más de un 90%, mientras que aumenta el rendimiento económico de las cosechas y la calidad de los alimentos producidos. La continuación de este proyecto durante el próximo año permitirá su plena incorporación en explotaciones reales en menos de dos años, con un sistema plenamente funcional capaz de trabajar con más de 50 tipos de malas hierbas y en los cultivos más representativos a nivel mundial.

Además, la conexión del sistema de percepción artificial no solo con pulverizadores sino con cualquier otra maquinaria de tratamiento, tanto químico como mecánico, será posible. Así en los próximos dos años el mercado estará preparado para integrar un sistema plenamente inteligente y de bajo coste que podrá ser integrado en la maquinaria de tratamiento actual. Los desarrollos de este proyecto permitirán a la mayoría de las explotaciones adaptarse a la nueva agricultura con sistema basados en inteligencia artificial y con equipos interconectados capaz de mejorar la precisión de las aplicaciones realizadas.

Los diseños actuales de grandes fabricantes de maquinaria agrícola ya consideran la integración de estas tecnologías en los años venideros, de este modo el agricultor podrá disponer no solo de gran cantidad de información que le permita manejar sus recursos para la mejora de las cosechas, se dispondrá además de herramientas que permitan una gestión integrada de sus explotaciones de una forma mucho más eficaz.

La incorporación tecnológica será paulatina y todos los sistemas desarrollados desde el mundo de la investigación se adaptarán a la maquinaria actual. La interconexión de sistemas de tratamiento preciso será posible en los actuales pulverizadores o en aperos de tratamiento mecánico. Todos estos desarrollos se integran dentro de la denominada agricultura inteligente, considerada la siguiente revolución en el mundo agrario, con la incorporación de múltiples sistemas como la robótica, Big Data, IoT o sistemas de gestión integral que darán al agricultor las herramientas para la ayuda a la toma de decisiones para una gestión, cada vez más eficaz, de sus explotaciones.

La información adquirida durante el tratamiento se sumará a aquella obtenida por sensores de humedad, mapas de rendimiento, imágenes aéreas o satelitales, mapas de suelo, etc., conformando un ecosistema agrario inteligente en el cual la maximización de rendimientos y beneficios para el agricultor se sumará a una disminución del esfuerzo para cultivar, mientras se reduce el uso de fitosanitarios y el impacto de las labores realizadas, dando respuesta a las demandas de las instituciones europeas, consumidores y resto de eslabones presentes en la cadena de producción.