Robótica y viticultura: ¿cómo se relacionan?

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Robótica y viticultura: ¿Cómo se relacionan?

Cortesía de Naoshi Kondo, Kyoto University, Japón

Francisco Rovira-Más Verónica Sáiz-Rubio frovira@dmta.upv.es

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Robótica agrícola para la viticultura del futuro

Indice Retos para la agricultura del S. XXI

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El papel de la robótica agrícola

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Vehículos inteligentes para el viñedo

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Conclusiones y proyección de futuro

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Bibliografía

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Retos para la agricultura del S. XXI Según la Academia Estadounidense de Ingeniería (US National Academy of Engineering), la mecanización agraria ocupa el puesto número siete entre los veinte grandes avances del Siglo XX, por delante de inventos tan populares como los ordenadores, el teléfono, internet, y la energía nuclear. La razón estriba en el beneficio que este salto tecnológico supuso para toda la humanidad, al aumentar la producción de alimentos de manera considerable en un periodo de tiempo relativamente corto. Sin embargo, la población mundial sigue aumentando y cada vez a un ritmo mayor que lleva a estimaciones de nueve mil millones de habitantes para el año 2050. Este incremento poblacional tan rápido ya no puede contrarrestarse aumentando el tamaño y la potencia de los vehículos agrícolas para así acrecentar su rendimiento, como se ha venido haciendo a lo largo del siglo pasado, ya que hemos llegado al tamaño máximo que permite la circulación de estos vehículos por carretera. En consecuencia, la necesidad primaria de incrementar el rendimiento de las máquinas agrícolas no puede conseguirse aumentando su tamaño sino su “inteligencia”, es decir, haciendo un uso más inteligente de ellas a través de técnicas avanzadas como la automatización y la robótica. En una conferencia científica celebrada en Chicago en el año 2002, el investigador David Barrett, a la sazón científico de iRobot Corporation, anunció que la robótica iba a ser la próxima tecnología disruptiva del Siglo XXI, ya que iba a cambiar la manera tradicional de resolver los problemas planteados en gran parte de las ramas de ingeniería, entre ellas la agronómica (Reid, 2004). Diez años después, aplicaciones de Agricultura de Precisión como la dosificación variable por GPS y el guiado automático de tractores ponen de manifiesto que las nuevas tecnologías están cambiando la manera de producir alimentos hoy en día.

El hecho de que las áreas de mayor crecimiento poblacional coincidan con países en vías de desarrollo no exime a los países industrializados de encontrarse también frente a grandes retos, pues el sector primario sigue siendo estratégico para el bienestar de cualquier nación. La figura 1 representa la evolución de la población rural dedicada a la agricultura en Japón durante la última década. En ella vemos que el

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número de agricultores baja constantemente mientras que el porcentaje de agricultores mayores de 65 años crece con el tiempo, lo que indica que cada vez hay menos gente en el campo y la que queda es cada vez más vieja, con la responsabilidad de manejar vehículos grandes, potentes, y cada vez más sofisticados. Esta situación adversa lleva preocupando a Japón desde hace más de dos décadas, y en parte ha sido el detonante para el fuerte impulso dado por muchas instituciones científicas niponas a la robótica agrícola, con proyectos pioneros en este campo desde los años ochenta. El problema de una población rural cada vez más escasa y envejecida,

sin

embargo,

no

es

exclusivo

de

Japón.

Europa,

lamentablemente, sigue la misma tendencia y va a tener que trabajar en la misma dirección para mejorar las condiciones del sector agroalimentario.

Figura 1. Evolución de la población rural en Japón (Cortesía de S. Shibushawa, 2012).

El envejecimiento del sector agrario en los países desarrollados no es el único reto a vencer. Los productores de cultivos intensivos y especializados, entre ellos la viticultura, deben hacer frente a costes de producción cada vez mayores mientras los precios de sus productos bajan por la alta competitividad de los mercados globales. Los altos requerimientos medioambientales a los que están sometidos los productos fitosanitarios no hacen más que incrementar su coste, y el precio de la mano de obra muchas veces supone entre el 40 % y el 60 % de los costes

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productivos, además de las dificultades adicionales encontradas por empresas agrarias desde el punto de vista de la inmigración. Los cultivos intensivos (specialty crops) suponen el 50 % de todos los ingresos generados por la agricultura en Estados Unidos. Todas estas dificultades ejercen tal presión sobre la producción agraria en países industrializados que amenazan su viabilidad a largo plazo. La situación ha llegado a ser tan crítica que en 2007 se juntaron tres instituciones científicas de alto nivel, como el Departamento de Agricultura de EE. UU. (USDA), la Fundación Americana para la Ciencia (NSF), y la NASA (National Aeronautics and Space Administration), para organizar un seminario de expertos que diera respuesta a los problemas encontrados por los productores de cultivos intensivos, e identificara las necesidades tecnológicas fundamentales requeridas para superar la crisis del sector.

Entre las soluciones encontradas cabe destacar las aplicaciones robóticas, los sistemas de navegación automática, y las técnicas de Agricultura de Precisión para estimar y predecir rendimiento y calidad de cosecha (Burks et al., 2008).

El papel de la Robótica Agrícola La Robótica Agrícola debe aunar las ventajas aportadas por la robótica clásica con las necesidades a las que se enfrenta la agricultura del Siglo XXI. La mayoría de los robots que hoy en día están a la venta son de tamaño medio o reducido y aptos para espacios controlados, sin altos requerimientos de eficiencia productiva. Los robots agrícolas, por el contrario, se mueven en entornos abiertos e incontrolados donde siempre existirá la posibilidad de que persona, animal, o vehículo se cruce en su trayectoria. En el caso particular de los viñedos, los vehículos robotizados deben navegar en escenarios muy diferentes; desde calles irregularmente marcadas por tupidas vides en vaso, hasta líneas de espalderas bien definidas. En cualquier caso, las mínimas tolerancias a las que se ven sometidos los vehículos agrícolas autónomos hacen de la navegación un desafío sólo comparable con el confrontado por los vehículos autónomos desarrollados por el ejército. De manera similar, el trabajo de campo debe realizarse al aire libre, lo que supone un ambiente hostil a los dispositivos electrónicos

sometidos

a

frecuentes

variaciones

en

temperatura,

iluminación, y humedad para los que el futuro robot agrícola debe estar siempre preparado.

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Un gran dilema al que se enfrentan los ingenieros dedicados a Robótica Agrícola es el tamaño de los robots. Por una parte, el robot debe tener un tamaño suficiente para cubrir un área mínima en un tiempo razonable y así satisfacer unas demandas de rendimiento equiparables a las actuales. Por otra parte, conforme aumenta el tamaño de las máquinas dotadas de autoguiado y otros automatismos, se incurre en mayores riesgos de accidente, lo que convierte la seguridad y fiabilidad de estas máquinas en el mayor desafío a superar por el diseñador de robots para el campo. Hoy en día, la solución que más aceptación tiene parece situarse a medio camino entre ambas posiciones, consistente en introducir varios robots de tamaño medio y con capacidad para trabajar cooperativamente supervisados por una persona. Hay que tener en cuenta que accidentes generalmente aceptados con operarios, no lo serían en caso de un vehículo autónomo, y un accidente serio con un robot no tripulado sin duda retrasaría la investigación en este campo durante años, lo que en gran medida explica el prudente celo que tienen los fabricantes de maquinaria agrícola a la hora de comercializar soluciones de carácter robótico.

Vehículos inteligentes para el viñedo Un vehículo agrícola inteligente es aquel dotado de técnicas de inteligencia artificial para automatizar alguna de sus funciones o tareas de campo. El hecho de ser las tareas agrícolas repetitivas y duras, y además tener lugar en ubicaciones aisladas, las convierte en aplicaciones ideales para la robótica. La arquitectura de sistemas para un robot agrícola genérico, tal como representa la figura 2, podemos dividirlo en cuatro subsistemas principales: percepción artificial, localización global, control automático, y unidades de procesamiento (Rovira-Más, 2010).

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Figura 2. Arquitectura de sistemas para vehículos agrícolas inteligentes.

Un aforismo repetido frecuentemente tanto por viticultores como bodegueros asegura que el buen vino se hace en el campo y no en la bodega, donde sólo deben hacerse ligeras correcciones. Sin embargo, gran parte de la tecnología en el mundo del vino se ha implantado en la bodega y no en el viñedo. Los motivos son lógicos ya que es mucho más fácil introducir instrumentación avanzada y delicada en instalaciones fijas y bien resguardadas de la intemperie que hacerlo en máquinas móviles que trabajan al exterior durante todo el año. Aún así, tanto viticultores como enólogos han manifestado un creciente interés por monitorizar y controlar, en la medida de lo posible, el desarrollo de la vid y la uva durante todo el periodo productivo. La Robótica Agrícola, afortunadamente, puede proporcionar soluciones en varias fases del ciclo productivo, como ha demostrado la Universidad de Okayama en Japón construyendo un robot capaz de ejecutar el aclareo de bayas, aplicar productos fitosanitarios, embolsar los racimos, y finalmente cosechar la uva todo automáticamente (Kondo et al., 2011).

En general, gran parte de los viticultores están interesados en predecir la cantidad de cosecha que van a vendimiar y en estimar la calidad de la uva, que en definitiva les indicará la calidad potencial del futuro vino. Evidentemente, la producción de uva en el momento de la cosecha debe predecirse monitorizando variables durante el periodo vegetativo de la vid, con la mayor antelación posible al momento de la vendimia, normalmente a partir del envero. Muchas son las variables

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biométricas que se pueden utilizar, a priori, para predecir la cosecha, pero entre ellas la que mejores resultados ha dado es el vigor vegetativo de la vid (Rovira-Más y Sáiz-Rubio, 2013). El vigor, entendido como la cantidad de vegetación sana que sustenta cada cepa, puede estimarse automáticamente a través de técnicas de visión artificial, donde una cámara de video registra imágenes que un ordenador procesa para cuantificar la variación de vegetación, y un receptor GPS ubica cada medida dentro de la parcela. El resultado final es un mapa bidimensional que proporciona la variabilidad de vigor vegetativo a lo largo de las filas de cultivo, tal como muestra el esquema conceptual de la figura 3. El análisis de las imágenes en tiempo real para determinar la variación de vegetación dentro de la parcela puede realizarse de varias maneras, siendo el algoritmo utilizado para generar el mapa de la figura 3 el descrito en SáizRubio y Rovira-Más (2012).

Figura 3. Construcción de mapas de vigor vegetativo en viñedos.

Predecir la calidad del futuro vino es una tarea más ardua que anticipar la cantidad de uva producida por un viñedo. No obstante, el potencial enológico de la uva puede estimarse atendiendo a parámetros relacionados con el grado de madurez de la uva en el momento de la cosecha. En concreto, Cox (1999) revela que los tres índices fundamentales que deben monitorizarse son los grados Brix, la acidez total, y el pH. Sin embargo, sería deseable por parte del viticultor poder predecir estos valores con antelación al tiempo de cosecha, y a ser posible con una densidad de muestreo muy superior a la conseguida actualmente con métodos manuales. Para este cometido, la robótica

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también puede ofrecer soluciones avanzadas al facilitar la monitorización masiva de las parcelas mediante vehículos autónomos dotados de múltiples sensores con capacidad de percibir más allá del ojo humano. De hecho, el mapa de vigor de la figura 3, inicialmente elaborado con visión infrarroja para predecir la producción, también ofrece información valiosa para indagar sobre el potencial enológico del viñedo (Rovira-Más y SáizRubio, 2013).

Un desafío trascendental para la Robótica Agrícola, lo constituye el hecho de que un robot agrícola, además de navegar con soltura y seguridad por cualquier tipo de parcela, tiene que desarrollar una tarea agrícola con una precisión y eficacia no muy distante de la conseguida por sistemas convencionales. El boom de la robótica, electrónica, e inteligencia artificial ha llevado a la construcción de muchos prototipos que potencialmente podían hacer muchas cosas en el campo pero que en realidad no eran capaces de hacer ninguna labor. Por esta razón, la mayoría de estos prototipos han quedado olvidados en las estanterías de los laboratorios académicos de universidades o en centros públicos de investigación, con el único beneficio de haber contribuido a realizar alguna tesis doctoral o publicar algún artículo científico. Todo lo contrario, sorprendentemente, es lo que le ocurrió al empresario francés Christophe Millot, cuando sus clientes de aplicaciones informáticas catastrales — viticultores de la Borgoña— le confesaron sus grandes dificultades para encontrar mano de obra cualificada para podar las cepas en invierno.

Millot, en colaboración con el ingeniero Guy Julien, desarrolló el robot Wall-Ye para podar cepas automáticamente (figura 4). Tras un primer prototipo, varios viñedos franceses de las zonas de Borgoña y Burdeos han manifestado su interés en la adquisición de un ejemplar.

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Figura 4. Robot Wall-Ye para poda automatizada en viñedo.

Conclusiones y proyección de futuro Las necesidades y los problemas que afectan al sector agrario en el Siglo XXI han cambiado, y por tanto las soluciones requeridas también deben ser diferentes a las del siglo anterior: hace falta un salto tecnológico que permita la producción sostenible de alimentos para satisfacer una demanda cada vez mayor, y los cambios deben ocurrir tanto en países industrializados como en vías de desarrollo, adaptando la tecnología a las necesidades del entorno, y en algunos casos al contrario, adaptando el entorno a las necesidades de la tecnología. El resultado final debe ser el mismo: mejorar las condiciones de vida de la población protegiendo al planeta. Desde ese punto de vista es importante entender que la Robótica Agrícola pretende mejorar las condiciones de trabajo del agricultor pero no prescindir de él, ya que sigue siendo necesario como supervisor pero queda relegado de actividades pesadas e incluso peligrosas. Estudios socioeconómicos

(Burks

et

al.,

2008)

han

demostrado

que

la

automatización de procesos industriales lleva, en términos absolutos, a la creación de puestos de trabajo, en gran parte derivados de implantar tecnologías novedosas. La robótica y la inteligencia artificial son disciplinas bien establecidas científicamente que pueden impulsar el salto tecnológico que necesita la agricultura del futuro, aunque el entorno agrícola y las necesidades en el campo hacen que la Robótica Agrícola sea especial y bien diferenciada de otras aplicaciones robotizadas.

Muchos son los retos pero elevada la recompensa, lo que ha suscitado

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una creciente expectación a nivel global, con grupos activos en Robótica Agrícola repartidos por

todo el mundo (http://www.fieldrobot.com/

ieeeras/Index.html).

El futuro de la Robótica Agrícola pasa por la comercialización de vehículos-robot plenamente integrados en el campo, y para que eso ocurra, éstos deben ser fiables, seguros, eficientes, sencillos de manejar y fáciles de mantener, sin olvidar que tienen que ser accesibles a precios competitivos. Japón y Estados Unidos llevan ya bastante tiempo invirtiendo en su desarrollo, y Europa, sin ir más lejos, los ha tenido en cuenta en la última convocatoria del Séptimo Programa Marco de Investigación (Call 10: Cognitive Systems & Robotics) con la reciente concesión del proyecto de investigación VineRobot, en el que la Universidad de La Rioja, nuestro Laboratorio de Robótica Agrícola en la Universidad Politécnica de Valencia, el propio Christophe Millot, y otros cinco socios europeos trataremos de hacer realidad esa visión, ya más en el presente que en el futuro, del robot que circula por el viñedo recopilando datos de carácter estratégico que potencie nuestra viticultura y la haga cada vez más competitiva a nivel internacional.

Bibliografía BURKS, T. F., SCHMOLDT, D. L. & STEINER, J. J. (2008). U. S. specialty crops at a crossroad. Resource, September 2008: 5-6.

COX, J. (1999). From vines to wines. Storey Publishing: North Adams, MA, EE. UU. KONDO, N., MONTA, M. & NOGUCHI, N. (2011). Agricultural Robots: Mechanisms and Practice. Trans Pacific Press, Melbourne, Australia.

REID, J. F. (2004). Mobile intelligent equipment for off-road environments.

Proceedings of 2004 Automation Technology for Off-road Equipment Conference (ATOE).

Kioto, Japón: 1-9.

ROVIRA-MÁS, F. (2010). Sensor architecture and task classification for agricultural vehicles and environments. Sensors 10 (12): 11226-11247.

ROVIRA-MÁS, F. & SÁIZ-RUBIO, V. (2013). Crop biometric maps: the key to prediction. Sensors 13: 12698-12743.

SÁIZ-RUBIO, V. & ROVIRA-MÁS, F. (2012). Dynamic segmentation to estímate vine vigor from ground images. Spanish Journal of Agricultural Research, 10: 596-604.

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Francisco Rovira-Más Verónica Sáiz-Rubio frovira@dmta.upv.es

Laboratorio de Robótica Agrícola Universidad Politécnica de Valencia Valencia, España

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