lunes, 1 de junio de 2020

LOS ROBOTS TOMAN EL CAMPO

Robot desbrozador
SOCIOLOGÍA Y “EXIGENCIAS POLÍTICAS”
Mientras que las computadoras son más pequeñas, más baratas y más potentes que nunca; mientras que los sistemas de información geográfica, como el GPS, son accesibles para casi cualquier economía agrícola; las explotaciones agrícolas y las propias máquinas se han ido haciendo más grandes y más profesionales.
Si a todo lo anterior le sumamos el auténtico problema “sociológico” en la agricultura europea, y particularmente la española (sin olvidar Japón y Norteamérica); países donde apenas existe mano de obra disponible para ejecutar los trabajos. El resultado de las variables convergen en implementar máquinas cada día más autónomas para una agricultura "más inteligente".
Una “agricultura inteligente” en la cual se han ido implementando una serie de máquinas autónomas o semiautónomas y que denominamos “robots agrícolas”.

RECONOCIMIENTO DE IMÁGENES Y REDES NEURONALES
Una de las técnicas más útil para la implementación de robots será el reconocimiento de imágenes, con ellas se puede detectar obstáculos, reconocer lindes, animales, vegetales, personas, postes.
Con el reconocimiento de imágenes se puede dar el siguiente paso al autoguiado convirtiéndose en "autoguiado inteligente".
El reconocimiento de imágenes se puede implementar usando diferentes fuentes sensoras: radar, lidar (láser), cámaras de vídeo o infrarrojos.
El siguiente paso es un software especializado que usa algoritmos de fusión para procesar la información recogida.
Robot tratamiento local de herbicida (Bluerivert John Deere)
La consecuencia es que el tractor, vendimiadora... puede usar, por ejemplo, la propia vegetación (altura, densidad, color...) como guía en la toma de decisiones. Así se combina el guiado geodésico con el reconocimiento de patrones y poder llegar a una máquina "inteligente" con enorme potencial: Imaginemos una cosechadora que puede ir analizando la densidad de tallos o la cantidad de paja. Según eso puede variar la velocidad de corte de las cuchillas o la velocidad del tambor o la distancia cilindro cóncavo…
Reconocimiento vegetal: El sistema admite cientos de aplicaciones. Imaginemos un equipo robotizado de tratamiento con herbicida. El sistema requerirá implementar una red neuronal con un software para programar el equipo siendo capaz de pulverizar dosis variable de herbicida. Habrá que decir al robot lo que es mala hierba para que la distinga, además según el tamaño podrá variar la dosis de herbicida.
El proceso de "enseñanza" del robot se basa en colocar miles y miles de fotos en su memoria. Las imágenes que tome con su cámara de visión las comparará, en milisegundos, con sus patrones. Además es capaz de aprender con el paso del tiempo.
Reconocimiento animal: Un sistema similar se puede implementar para el ganado. Se pueden desarrollar patrones reconocibles y que las máquinas consigan identificar perfectamente a animales.
Dron, UAV, Plantador
Lo mejor de todo ya lo sabemos, el sistema puede funcionar 24 horas, 7 días de la semana, no se cansa, no pierde concentración, no come, no pide aumento de sueldo…

Redes neuronales y aprendizaje automático: Se trata de tecnología informática que permite el denominado aprendizaje automático.
Con este tipo de sistemas se consigue implementar la toma de decisiones sin la necesidad de la intervención humana. Se trata de un sistema que “aprende” de forma continua. Las redes neuronales son la base de la programación de robots.
Se establecen una serie de rutinas de aprendizaje y el sistema será capaz de dar respuestas no programadas. Así por ejemplo si se establece rutinas por lo que se dice que 1+1=2, y 2+2=4, el sistema será capaz de discernir que 1+2=3. O bien si no sabe discernir la respuesta, el sistema es capaz de preguntar al “humano manejador” cual es esa respuesta que se espera de él y meterá la solución en su archivo para futuras decisiones.
Robot intercepas
LAS REDES DEL “INTERNET DE LAS COSAS”
Con el sistema de autoaprendizaje se puede transformar los miles de datos originales en millones, esto en realidad es lo que se conoce como “big data".
En el ejemplo anterior, el robot capaz de reconocer las malas hierbas del cultivo y además aplicar una dosis variable de herbicida, se le puede pedir algo más. Se le puede decir, “ya que estás recorriendo nuestra parcela, 24 h al día, 7 días a la semana, y a la vez que vas eliminando malas hierbas, ¿por qué no distingues los estados de las plantas del cultivo y las clasificas como “sanas y enfermas”?”. Esta nueva petición significa que se le ha debido, previamente, indicar patrones de color, de estrés hídrico, de maduración del fruto, o de ser capaz de analizar cuantitativamente la biomasa… Una vez que el robot sabe hacer esto no tendrá problemas de ir referenciando geográficamente en el mapa de la finca las plantas enfermas y sanas. Ahora estamos ante lo que se conoce como plataformas IoT
loT (Internet of Things): concepto que implica la conexión de diferentes objetos a internet (teléfonos móviles, tablets, ordenadores, televisiones, electrodomésticos, videoconsolas…) pero también otras cosas que afectan especialmente a los agricultores “conectados”: sensores de humedad, tractores, sembradoras…
Con este tipo de plataformas, se puede disponer en la parcela una red de sensores que recogerán y transmitirán la información recogida hasta los centros de toma de decisiones.
La ventaja de este tipo de plataformas es que usan una parte del espectro de ondas “libre”, sin necesidad de licencia de emisión y de forma mucho más rápido que cualquier red 2G, 4 G…, son las redes denominadas LPWAN
Robot recogedor (Foto Energid)
Red LPWAN: Es una red inalámbrica (igual que WiFi, o Bluetooth) de área amplia y baja potencia (Low-Power Wide Area Network) diseñada para comunicaciones de largo alcance y baja velocidad de bits (< 50 kbit/s por canal) entre sensores a batería. Se diferencia de redes WAN que son las que usamos a diario para conexión bien de particulares o bien empresas pero que usan una mayor potencia.

ALGUNOS EJEMPLOS DE ROBOTS PRESENTES EN EL CAMPO
A continuación cito algunos ejemplos de robot que me han sorprendido o a los que les encuentro una aplicación más justificable.
Robot para tratamientos: Se orienta a través de su GPS de precisión milimétrica; puede reconocer obstáculos mediante su cámara; es capaz de seguir las hileras de cultivos; conoce los límites de nuestro campo; puede detectar la presencia y posición de las malas hierbas tanto “en” como “entre” las hileras. Puede hacer tratamientos selectivos, como si de un “tirador de precisión” se tratase: solo “dispara herbicida” cuando hay mala hierba.
Robot recogedor: Diseñado para recoger frutos como bayas, cítricos, espárragos. Son capaces de distinguir la madurez del fruto. También pueden trabajar tanto con plantas hidropónicas como aquellas que están sobre sustrato de tierra. Los hay incluso con brazos múltiples.
Reconocimiento facial del ganado
Otros robots se acondicionan para la recolección de espárragos mediante la utilización de un escáner láser que los identifica y posteriormente los corta, dentro del suelo, y por supuesto trabaja en horario nocturno para que el espárrago blanco no se vea alterado por la luz del sol.
Un ejemplo especial es la aplicación de robot para realizar tareas peligrosas para la salud como es la eliminación de gallinaza en granjas avícolas.
UAV: Los UAV (vehículos aéreos no tripulados, o comúnmente drones) pueden ir equipados con cámaras y sensores para la adquisición de mapas en 3D, índices de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) para hacer monitoreo del estado del cultivo, imágenes RGB e infrarrojas.
El monitoreo de cultivo se hace mucho en cosechadoras, durante la propia recogida, pero aún más interesante es hacerlo con UAV a distancia. Con esta acción se puede determinar, por ejemplo, el nivel de contenido de materia seca; dato de gran importancia cuando se cosecha grano para llevar a almacén. En Europa, el proceso de secado postcosecha es costoso. Unos vulgares y baratos analizadores NIR (Near Infra Red, infrarrojo) pueden ahorrar mucho dinero.
Los UAV también se utilizan para plantación de semillas en sitios de difícil acceso, o ser usados para pulverización de forma remota y sin pisar el cultivo
Analizador NIR (Foto HarvestLab3000 John Deere)
Tracto robot: Un tractor puede ir equipado con un sistema de radar 4D. El radar en realidad es un sistema que envía pulsos (ondas de radio) y que luego recoge cuando rebotan contra algún obstáculo (sistema similar al utilizado por algunos mamíferos como murciélagos, delfines y también ballenas). En realidad, el radar capta cosas metálicas o incluso cosas que contenga agua (seres vivos) Hay obstáculos que un radar no detecta, por ejemplo postes de madera, o plástico, para ello se incorporan los sensores Lidar (rayo láser)
El tractor se convierte en robot cuando se le añade una unidad de medición inercial (conjunto de acelerómetros y giroscopios) además del GPS.

Radar 4D: El “rimbombante” nombre de 4D es porque se trata de sistemas que recrean una imagen en 3D en tiempo real.

3 comentarios:

  1. ¡¡Haber cuando inventan uno para quitar las piedras!!!
    (baratito por favor)

    sadud Helio!!

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    1. ¡ya está inventado!: o recogedoras de piedras o machacadoras, al gusto!!!
      Saludos

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    2. Ya se, pero digo un bracito con cámara que le puedas programar por tamaños, te las haga montones, filas... te las eche a la pala, al remolque... sin polvo, sin tierra, sin ruidos, solar...todo eso ya sabes

      ¡¡Que nos pones estos artículos y claro nos hacemos ilusiones!!!

      (ah! y baratito que no esta la cosa para tirar cohetes)

      salud Helio!!

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