Campos a vista de dron: inteligencia artificial frente al pesticida clásico

Sensores con láser o cámara hiperespectral que se pueden instalar en robots terrestres o aéreos para monitorizar los campos "a vista de dron" permiten detectar de forma temprana plagas en los cultivos y avanzar hacia una agricultura de precisión y sostenible con la que reducir hasta un 60% el uso de pesticidas.

Este es el objetivo del proyecto Ceres del Instituto Tecnológico de la Alimentación (Ainia), integrado en la Red de Institutos Tecnológicos de la Comunitat Valenciana (Redit), donde se ha desarrollado una unidad que combina láser, cámaras que multiplican por cinco la visión humana y algoritmos de inteligencia artificial que ya se han demostrado efectivos para detectar la plaga de la araña roja.

Como explica el responsable del proyecto y miembro del departamento de Tecnologías de Automatización de Procesos y Sensores Espectrales de Ainia, Edgar Llop, "la unidad abarca 100 metros con 16 láseres y la cámara hiperespectral que utilizamos abarca mucho más allá del espectro visible" y, mientras que "el láser capta el tamaño, el volumen y el calibre de las cosechas, la cámara puede captar la presencia de plagas o si la fruta está madura o podrida".

Con la información que proporcionan estos dos elementos se "entrena" a la inteligencia artificial, que automatiza el proceso de sacar conclusiones sobre la salud de los frutos a partir de las imágenes que se obtienen, con el fin de "servir de apoyo a la toma de decisiones de la gestión agraria". Es decir, "le enseñamos que, cuando un cultivo tiene tal o cual aspecto, está sano, mientras que si tiene este otro, está afectado por una plaga", detalla Llop.

Añade que "la principal ventaja de la unidad que incorpora los sensores, es decir, la cámara y el láser, es que es autónoma, lleva su propia batería y memoria y no necesita estar enchufada ni conectada a ningún software o a la nube".

Esta unidad se ha probado utilizando un robot que recorre los cultivos por tierra y un dron que los monitoriza por el aire, aunque "realmente está pensada para que pueda instalarse en la maquinaria que actualmente recorre los campos", como, por ejemplo, en tractores, para que el escaneo de las cosechas se pueda integrar en el trabajo diario.

En concreto, este proyecto de agricultura inteligente ha estudiado la plaga de la araña roja o Tetranychus urticae, que afecta sobre todo a los cítricos, y que se ha escogido porque "genera daños en la hoja que son visibles todo el año", aunque se estudia su uso también para toda plaga que tenga una manifestación en hoja, como la Xylella fastidiosa, el cotonet en caqui u hongos como el Mildiu de la vid.

Además de detectar plagas, la unidad que desarrolla el proyecto Ceres puede ayudar a detectar carencias nutricionales en los cultivos, algo que se estudia normalmente a través de satélites pero que mejora con la tecnología de Ainia: "Si los satélites tienen un píxel de tres por tres metros, nosotros tenemos resolución entre centimétrica y milimétrica, y una resolución quince veces mayor que la imagen satelital".

La información detallada permite, como afirma Llop, desarrollar la llamada agricultura de precisión, que busca "poder producir mucho más eficientemente y de forma más sostenible", partiendo del hecho de que "cada vez se destinan menos tierras a los cultivos, con lo que, por fuerza, esas tierras tienen que producir más y reducir costes para ser competitivas".

Así, en línea con las normas europeas de agricultura, que se encaminan a una agricultura mucho más sostenible, proyectos como Ceres, que permiten conocer el estado de las plantas en tiempo real, abren la puerta a "utilizar solamente los fitosanitarios exactos que necesitamos para que cada cultivo rinda al máximo" mientras se reduce la contaminación ambiental derivada del uso de pesticidas o plaguicidas, cuya aplicación se puede reducir en hasta un 60% con este método.

Además, se busca aumentar la eficiencia, porque, como explica el investigador, "si optimizamos el uso de fitosanitarios, la misma cuba o el mismo tractor puede cubrir más hectáreas con el mismo depósito, yendo a rellenar menos veces, con lo que se genera menos huella de carbono".

Y esto solo en su primera versión, porque, en el futuro, el equipo de Ainia pretende abrir nuevas líneas como conectar la unidad a tractores inteligentes y dirigirlos por el campo, programarla para que indique la madurez de la fruta para alertar del momento de la recogida o para detectar con más precisión la calidad y el tamaño de la fruta, una variable importante, por ejemplo, en el ámbito de los seguros agrarios.

Además, la unidad "tiene potencial para aplicarse en cualquier tipo de cultivo o explotación", asegura Edgar Llop, que no descarta "aplicarla a otros cultivos como la vid o el arroz, o incluso a otros campos fuera de la agricultura, como la minería, la silvicultura o el control de calidad de productos alimentarios".

Para el investigador, se trata de una herramienta fundamental en el futuro del campo, tanto que ve "inmediata" la incorporación de tecnologías como los drones a la agricultura: "Hay que encontrar un modelo de negocio adecuado, porque no es viable que un agricultor compre un dron, pero sí puede serlo que subcontrate los servicios de una empresa que utilice drones, siempre que esta sea muy profesional y esté dirigida por expertos como ingenieros agrónomos".

"A lo mejor es la forma de hacer que los jóvenes vuelvan al campo", sopesa Llop, que reconoce que se trata de técnicas en las que se forma a nuevas generaciones de profesionales en las universidades incluso con másteres específicos.

Por ello, considera que estas herramientas "pueden ser importantes para el relevo generacional del campo" y advierte que es fundamental "que colaboren y que coexistan los expertos formados en la universidades con todos aquellos que son expertos sin saberlo de su cultivo porque llevan toda la vida trabajándolo".

Para el experto, la clave reside en que "las nuevas generaciones de agrónomos hipertecnológicos deben aprender del saber tradicional". "El conocimiento tradicional no se puede perder y, si no conseguimos pasarlo a algoritmos antes de que esa generación desaparezca, tendremos que crearlo de cero con el método científico y eso no es rápido", concluye.