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Visión para agricultura de ultra precisión: aprendizaje automático, detección de plantas, robots que atienden cultivos

Visión para agricultura de ultra precisión: aprendizaje automático, detección de plantas, robots que atienden cultivos
Investigadores de la Universidad de Illinois Urbana-Champaign han desarrollado robots a pequeña escala que pueden fertilizar, desyerbar y eliminar plantas individuales en un campo. Esta foto muestra pruebas en una parcela de soja de la Universidad Estatal de Iowa. Crédito: Foto de Ashlyn Rairdin y cortesía de Soumik Sarkar / Iowa State University

Un jardinero que espera una cosecha de los tomates de verano más jugosos podría cuidar todas y cada una de las plantas de una parcela. ¿Pero un agricultor que trabaja para alimentar al mundo?


por Mike Krapfl, Universidad Estatal de Iowa


Los investigadores creen que es posible. Están aplicando e integrando capas de tecnologías, incluidos sensores, aprendizaje automático, inteligencia artificial, plataformas de fenotipado de alto rendimiento como drones y robots rodantes a pequeña escala que también pueden fertilizar, desyerbar y eliminar plantas individuales en un campo, con lo último objetivo de reemplazar la dependencia de los agricultores de la maquinaria pesada y la fumigación al voleo en operaciones de todos los tamaños.

Los investigadores llaman a su esfuerzo COALESCE – Aprendizaje consciente del texto para sistemas CybEr-agrícolas sostenibles. Acaban de ganar un premio Cyber-Physical Systems Frontier por cinco años y $ 7 millones, financiado conjuntamente por la National Science Foundation y el Instituto Nacional de Alimentación y Agricultura del Departamento de Agricultura de EE. UU.

La introducción de las últimas capacidades cibernéticas en la detección, el modelado y el razonamiento del mundo real de las plantas y el suelo, escribieron los investigadores en un resumen del proyecto, «permitirá a los agricultores responder a los factores estresantes de los cultivos con menor costo, mayor agilidad y un impacto ambiental significativamente menor que prácticas actuales «.

El investigador principal principal del proyecto es Soumik Sarkar, miembro de la facultad de ingeniería Walter W. Wilson y profesor asociado de ingeniería mecánica en la Universidad Estatal de Iowa. Un investigador principal asociado es Girish Chowdhary, profesor asociado de ingeniería agrícola y biológica en la Universidad de Illinois Urbana-Champaign.

El equipo de investigación también incluye colaboradores de la Universidad George Mason en Virginia, la Asociación de la Soja de Iowa, la Universidad Estatal de Ohio y la Universidad de Arizona. (Consulte la barra lateral para ver todo el equipo de investigación).

Más allá de la agricultura de precisión

«Escuchas sobre agricultura de precisión todo el tiempo», dijo Sarkar, refiriéndose a la práctica de monitorear cultivos y suelos para asegurarse de que obtengan exactamente lo que necesitan para una producción óptima, al tiempo que se reduce la necesidad de fertilizantes, pesticidas y otros costosos y potencialmente insumos contaminantes. «Ahora, estamos tratando de movernos otra muesca por encima de eso».

Llame a eso «agricultura de ultraprecisión, que es independiente de la escala», dijo Asheesh (Danny) Singh, profesor de agronomía y la Cátedra Bayer en Mejoramiento de la soja en el estado de Iowa.

«Muchos problemas agrícolas comienzan en un área pequeña de un campo», dijo. «Queremos localizar los problemas desde el principio, tomar decisiones y comenzar los controles antes de que afecten a todo el campo y las granjas adyacentes. Trabajar a nivel de planta nos brinda esa precisión ultra alta con cultivos en hileras como la soja».

Y, dijeron los investigadores, la tecnología también sería asequible y lo suficientemente accesible para ayudar a los productores que cultivan verduras y otros cultivos especiales en granjas de varios tamaños.

Decisiones basadas en datos

Las ideas detrás de COALESCE han estado burbujeando en el campus del estado de Iowa durante años y han llevado a la creación de un equipo de investigación central: Sarkar; Singh; Baskar Ganapathysubramanian, profesor de ingeniería Joseph C. y Elizabeth A. Anderlik; y Arti Singh, profesor asistente de agronomía.

Las ideas también han atraído varias subvenciones competitivas, incluida una subvención inicial para el equipo central de la Iowa Soybean Association con Arti Singh como investigador principal. También hubo una subvención inicial de tres años para el equipo central de la Iniciativa Presidencial del Estado de Iowa para la Investigación Interdisciplinaria. Estas subvenciones ayudaron a formar el equipo, hacer descubrimientos iniciales y conectarse con otros investigadores.

Una ilustración del proyecto semilla, un proyecto llamado «Descubrimientos basados ​​en datos para la innovación agrícola», muestra un avión, tres drones y cuatro robots recolectando datos de un campo para ayudar al agricultor que está parado a un lado.

¿Cómo pueden todos esos datos ayudar a un agricultor?

«La ciencia de datos no se trata solo de reunir datos y hacer predicciones», dijo Ganapathysubramanian. «También se trata de tomar decisiones».

¿Dónde, por ejemplo, las plantas están estresadas por plagas, o condiciones secas o suelos pobres? ¿Y qué se puede hacer al respecto?

Gracias a una asociación con la Iowa Soybean Association, ese tipo de escenarios de datos para tomar decisiones se han discutido con los agricultores.

Y, dijo Arti Singh, los agricultores están interesados ​​en la promesa de la agricultura de ultraprecisión.

«Ellos son los que dijeron, ‘Sí, esto es posible'», dijo.

Pero se necesitará trabajo para llegar allí.

El desarrollo de un sistema ciberfísico de ultra precisión para la agricultura «no puede ocurrir sin el nivel de inversión proporcionado por este proyecto Frontier», dijo Asheesh Singh. «Y sin la experiencia de este equipo y la asociación con los agricultores, un trabajo como este no puede suceder».



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