Se espera que la poblacion mundial alcance los 9,7 mil millones de personas el 2050. China e India, los dos paises mas poblados del mundo, cuentan cada uno con alrededor de mil millones de personas. En cuatro años, para el 2022, se preve que India alcance la poblacion mas grande del planeta, sobrepasando a China.
Esto significa que necesitamos nuevas formas de cultivar alimentos que sean mas inteligentes y que ayuden a regular nuestro uso de la tierra, agua y energia, de manera de alimentar al planeta y prevenir una crisis alimentaria global.
Unos investigadores del Instituto de Robotica de la Universidad Carnegie Mellon, creen que la respuesta se halla en los sensores, la inteligencia artificial (IA) y los robots.
En una nueva iniciativa llamada FarmView, los investigadores trabajan para combinar sensores, robotica, e inteligencia artificial para crear una flota de robots moviles que esperan ayuden a perfeccionar el mejoramiento vegetal y las practicas de manejo agricola.
De acuerdo al cientifico a la cabeza de los sistemas de FarmView, George Kantor, los robots pueden recolectar datos en terreno con un nivel de precision y sazon sin precedentes, lo que puede ser usado para ayudar a resolver la inminente crisis alimentaria mundial.
Un robot de campo movil, recolecta informacion que puede ser usada para ayudar a los agricultores a tomar mejores decisiones de manejo, permitiendoles cultivar mas alimentos y de mejor calidad, con menos tierra y recursos hidricos. Traducido por Agriculturers.com. Ademas puede ayudar a los mejoradores a producir variedades vegetales de alto rendimiento en menos tiempo.
Como puede un robot de campo movil marcar la diferencia? Para empezar, puede realizar un catastro visual de una viña al comienzo de la temporada, y luego usar herramientas de analisis y aprendizaje automatico para predecir el rendimiento esperado de frutas al final de la temporada. Armado con estos datos, el agricultor puede actuar usando un robot, para podar las hojas o aclarar la fruta, y asi mantener el balance entre el area foliar y la carga frutal. Esta accion asegura una alta calidad de fruta y al mismo tiempo, reduce el uso de agua y optimiza la captacion de nutrientes.
«El mejoramiento vegetal es otra aplicacion interesante que estamos llevando a cabo, donde se puede recolectar datos fenotipicos de plantas mediante robots en experimentos mucho mas grandes de lo que permiten las tecnicas de medicion manuales», asegura Kantor. traducido por Agriculturers.com. «Las herramientas de aprendizaje automatico permiten comparar los datos de fenotipos recolectados, con datos geneticos y ambientales, para ayudar a los mejoradores y genetistas a entender mejor la relacion entre la genetica, el entorno, y el desempeño de las plantas».
«Esto a su vez acelera el proceso de mejoramiento, permitiendo a los desarrolladores evaluar muchas mas plantas cada temporada, de manera que pueden seleccionar mas rapidamente rasgos como los que permiten aumentar el rendimiento o crear resistencia a enfermedades», agrega Kantor.
«El mejoramiento vegetal es otra aplicacion interesante que estamos llevando a cabo, donde se puede recolectar datos fenotipicos de plantas mediante robots en experimentos mucho mas grandes de lo que permiten las tecnicas de medicion manuales», asegura Kantor. «Las herramientas de aprendizaje automatico pueden comparar los datos de fenotipos recolectados, con datos geneticos y ambientales, para ayudar a los mejoradores y genetistas a entender mejor la relacion entre la genetica, el entorno, y el desempeño de las plantas».
«Esto a su vez acelera el proceso de mejoramiento, permitiendo a los desarrolladores evaluar muchas mas plantas cada temporada, de manera que pueden seleccionar mas rapidamente rasgos como los que permiten aumentar el rendimiento o crear resistencia a enfermedades», agrega Kantor.
Kantor asegura que este tipo de programa de mejoramiento acelerado podria provocar un beneficio significativo en regiones en desarrollo tales como el Africa Subsahariana.
El robot movil de campo en la iniciativa de FarmView esta equipado con una camara, un escaner laser que mide la geometria de la planta, y una camara multiespectral que puede percibir las bandas de radiacion no visibles y medir el funcionamiento de las plantas.
«Estamos colaborando con la Universidad de Clemson en un proyecto para usar fenotipado robotico para acelerar el mejoramiento de sorgo como cultivo para biocombustible. Traducido por Agriculturers.com. Ellos proporcionan la pericia en mejoramiento y genetica, y llevan a cabo investigacion en terreno en predios en Carolina del Sur y Mexico, donde hemos desplegado nuestros robots para recolectar los datos necesarios y trabajar juntos para determinar que mediciones hacer e interpretar los resultados».
FarmView esta trabajando tambien con Cornell y la Universidad de California Davis (UCD) en un proyecto para aumentar la eficiencia y calidad en la produccion de uvas al administrar activamente el balance de las vides.
«Una vid bien balanceada produce fruta de alta calidad a la vez que se minimiza el requerimiento de agua», asegura Kantor. Traducido por Agriculturers.com. «Los colaboradores de Cornell y UCD proporcionan experiencia en ciencia vegetal, especialmente en el area de fisiologia, y proveen acceso a sitios de prueba ademas de una conexion con agricultores progresistas a traves de sus programas de extension».
El grupo trabaja tambien con varias concesiones de tierra por parte universidades lideradas por la Universidad de Maryland entre las que cuentan la Universidad de Georgia, la Universidad del Estado de Colorado, y Cornell, con el fin de desarrollar un sistema de riego inteligente para cultivos de invernadero y vivero.
Los avances no se produciran de la noche a la mañana, sino que acaeceran en la medida que los agricultores tengan informacion util que les ayude a tomar mejores decisiones.
Como cambiara la robotica el mundo de la agricultura tal como lo conocemos?
Si le preguntas a Kantor te afirmara contundentemente que los robots cambiaran el mundo de la agricultura en tres formas: el manejo del balance de las vides para vino y uva de consumo; el fenotipado robotico para acelerar el mejoramiento de cultivos; y el control de riego inteligente utilizando redes de sensores. Kantor cree que el mejoramiento de cultivos es la aplicacion que probablemente tenga el mayor impacto.
«Mirando mas hacia el futuro, veremos robots realizando tareas de manipulacion inteligente en el campo, como el aclareo cuidadoso de flores en un huerto de manzanos», agrega Kantor. Traducido por Agriculturers.com. «Estas habilidades seran usadas para ayudar a implementar las herramientas de toma de decisiones en las que estamos trabajando hoy en dia, cerrando el circuito en el sentido que las maquinas podran llevar a cabo tareas de manejo en forma inteligente en la medida de lo necesario».