SwagBot - Un robot todo terreno

Profesor Salah Sukkarieh
Salah Sukkarieh, profesor de robótica en la Universidad de Sydney, es el líder del proyecto de robótica agrícola en el Centro Australiano para el Campo de la  Robótica (Australian Centre for Field Robotics, CAIP).

El 30 de junio se realizo la primer prueba de SwagBot en un campo cercano a Newcastle, Australia. SwagBot podría ser utilizado en los campos de ganado para el control de pastoreo y seguimiento del ganado.

El objetivo es desarrollar un robot de bajo costo que pueda trabajar en lugares grandes y agrestes. Por ello, el robot debe tener suficiente potencia y capacidad de articulación para que pueda moverse por troncos y zanjas; además, se esta trabajando en dotar al robot de mayor autonomía.
Centro Australiano para el Campo de la Robótica 

Actualmente SwagBot alcanza una velocidad de 15 a 20 kilometros por hora sobre un terreno liso.

Sukkarieh tiene 20 años de trabajo en el campo de la robótica y dijo que en la última década los costos asociados al uso de la robótica se han vuelto lo suficientemente bajos permitiendo así que sean accesibles a los agricultores.

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Alto rendimiento en producción de melones gracias a la agricultura inteligente

Computación en la nube y sensores han sido utilizados en un proyecto de agricultura inteligente en Vietnam. En el Parque de Alta Tecnología Agrícola (AHTP, Agricultural High-tech Park), un poli-invernadero con una superficie de 1.000 metros cuadrados donde se cultivan melones ha sido puesto en funcionamiento a finales de diciembre de 2015.

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En el pasado, los parámetros de temperatura, humedad y luminosidad dependían fundamentalmente de la experiencia de los agricultores. Pero ahora los índices se establecen automáticamente a través de sensores instalados en el invernadero, con este mecanismo de autorregulación, los factores que afectan el desarrollo de las plantas se pueden establecer en niveles más adecuados. 

Un representante del Parque de Alta Tecnología Agrícola ha indicado que con el nuevo método de cultivo, el rendimiento es diez por ciento (10%) más alto que con el método tradicional, además se obtiene un producto de calidad superior.

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Novedades de Fujitsu en IoT

Dentro de sus soluciones de internet de las cosas (IoT) y en el campo de la agricultura inteligente (smart agriculture), Fujitsu a presentado en el Mobile World Congress 2016 un dispositivo que se conecta a una vaca con el objetivo de controlar sus pasos y su nivel de estrés. 

Los datos obtenidos son enviados a la nube, una vaca es capaz de generar 300 MB de datos al año.
El objetivo es conseguir que la vaca produzca más leche y conocer cuales son los mejores días para ser inseminada. Los datos obtenidos son enviados a la nube, una vaca es capaz de generar 300 MB de datos al año.

Robot que detecta y elimina malas hierbas

En la Universidad de Sydney, el Centro Australiano Para el Campo de la Robótica ha desarrollado RIPPA (Robot for Intelligent Perception and Precision Application - robot para la percepción inteligente y  aplicación de precisión), un robot de cuatro ruedas, alimentado por energía solar que identifica las malas hierbas en los campos de verduras y las quita individualmente. Esto lo realiza con dosis precisas de herbicidas. En el caso que los clientes desaprueben los tratamientos químicos, debido a que producen productos orgánicos, podría usar un haz de microondas o láser.


El profesor de robótica y sistemas inteligentes Salah Sukkarieh ha indicado que: "Este tipo de dispositivos robóticos agrícolas más pequeños y asequibles le darán a los agricultores una herramienta que les ayudará a gestionar mejor sus explotaciones."

El dispositivo que permite la aplicación precisa de herbicidas se denomina VIIPA  (Variable Injection Intelligent Precision Applicator). Para la navegación autónoma, RIPPA utiliza GPS. A medida que recorre el campo de cultivo los sensores situados en su parte inferior examinan los cultivos y recogen datos que son pasados a diversos algoritmos de aprendizaje automático para poder detectar las malas hierbas.


RIPPA puede funcionar durante un máximo de 10 a 12 horas sin energía solar usando solamente baterías, cuando hay energía solar recarga las baterías a una tasa equivalente a la cantidad que pierde, por lo que no hay perdida de energía. El objetivo que tiene el grupo de trabajo es llegar a una operatividad 24/7.

FarmBot

Internet de las Cosas (IoT) es un entorno donde objetos, animales o personas están equipadas con identificadores únicos capaces de transmitir de datos por Internet sin la necesidad de la interacción humano-humano o humano-computadora

Juniper Research pronostica que más de 13,4 mil millones de dispositivos se conectaron a Internet en 2015 y se espera un incremento de un 185% a 38,5 mil millones de dispositivos para el año 2020.

En el ámbito agrícola IoT es usado en agricultura de precisión y en agricultura inteligente. El problema actual es que existe una diversidad de plataformas y protocolos de comunicación, muchas veces incompatibles. Por otro lado en el ámbito de la agricultura de precisión principalmente se están usando soluciones propietarias.

Un proyecto interesante basado en hardware y software de código abierto es FarmBot que dispone de un kit denominado Genesis. Mediante el mismo es posible realizar casi todas las tareas agrícolas previas a la cosecha, entre las que encontramos:
  • Plantación de las semillas.
  • Riego de cada planta con precisión.
  • Establecer los horarios de riego.
  • Condiciones de supervisión/control.
  • Eliminación de las malas hierbas.



Gracias a Internet es posible controlar a FarmBot usando una aplicación web. Génesis tiene 33 cultivos cargados en su software, éste ajusta automáticamente los espacios de las plantas seleccionadas, la base de datos de cultivos utilizada es OpenFarm.cc, es controlado por una Raspberry Pi 3, una Arduino Mega 2560 y una placa RAMPS 1.4.


Mediante la aplicación es posible definir el régimen completo para el cuidado de una planta a lo largo de su vida útil mediante la programación de secuencias a ejecutar cuando una planta es de una determinada edad. También es posible operar el dispositivo en tiempo real usando unos controles manuales.


Libro sobre robótica en la agricultura



Agricultural Robots - Mechanisms and Practices  editado por Naoshi Kondo, Mitsuji Monta y Noboru Noguchi describe diferentes robots utilizados en distintas actividades agrícolas. Viene acompañado de un CD-ROM en el cual hay videos e ilustraciones que muestran el funcionamiento de los robots descritos.

El libro consta de cuatro capítulos:
  1. En el primer capítulo se da una introducción al funcionamiento de la maquinaria agrícola en general y de diferentes robots usados en el ámbito agrícola.
  2. El segundo capítulo trata sobre la visión computacional usada en los robots, ahonda en diferentes ejemplos de usos en el ámbito agrícola y describe distintas tecnologías tales como: visión estereoscópica,  imágenes multiespectrales e hiperespectrales, rayos X e imágenes terahertz.
  3. El tercer capitulo describe robots utilizados para operaciones de clasificación y recolección tales como trasplante, injerto, poda, raleo y cosecha.
  4. En el cuarto capitulo se describen distintas técnicas de orientación automática utilizadas en el ámbito de producción agrícola,  entre las técnicas encontramos: conducción por hilo, sensor de dirección geomagnética (GDS), sistemas de posicionamiento global (GPS), visión computacional, sistemas de recirculación, sistemas de pórtico y sistemas maestro-esclavo.




Big Data y Agricultura de Precisión

Según el articulo publicado en Farmdoc Daily, actualmente, es común confundir la agricultura de precisión con los grandes volúmenes de datos (Big Data). Vale consignar que la agricultura de precisión a menudo generará los elementos claves necesarios para las aplicaciones de grandes volúmenes de datos.

La agricultura de precisión y los grandes volúmenes de datos surgen de la llegada y la aplicación de tecnologías de la información y la comunicación. El interés inicial en la agricultura de precisión se centró en la aplicación sitio específica de los insumos y el uso de monitores de rendimiento. Los elementos clave de la agricultura de precisión son: la georreferenciación y las operaciones realizadas en el campo que capturan información digital sobre las características del suelo, la aplicación de nutrientes, la plantación y cosecha. Gracias a estos datos obtenidos es posible realizar un mapeo visual que permitirá tomar decisiones en el futuro.


La frase "grandes datos" se refiere a un conjunto de datos grande, diverso, complejo y distribuido generados a partir de instrumentos, sensores, transacciones por Internet, correo electrónico, vídeo y todas las demás fuentes digitales disponibles hoy y en el futuro.

Los grandes volúmenes de datos requiere de la observación de muchos atributos del campo para ser eficaz. Discernir los efectos interrelacionados de tipo de suelo, varios nutrientes, y la variedad de la semilla requiere datos dispersos en el tiempo y el espacio.


Big Data en Estados Unidos



En Estados Unidos, los agricultores están utilizando fuertemente las nuevas tecnologías para vigilar sus cultivos, mediante la adopción de sensores inteligentes y equipando su maquinaria agrícola.

Empresas como FarmLogs, indican que sus productos permiten a los agricultores realizar un seguimiento mediante métricas como acumulación de calor, acumulación de lluvia y composición del suelo esta siendo utilizando en un tercio de las granjas en los Estados Unidos.




Jesse Vollmar, fundador y CEO de FarmLogs, afirma: "En FarmLogs creemos que la ciencia de datos es la próxima gran ola en la evolución del campo. Hoy en día los agricultores se enfrentan al increíble desafío de aumentar la producción de alimentos sin obtener más tierra, por lo que van a tener que lograr eficiencias masivas en el campo".


Enlace: FarmLogs
Fuente: Techcrunch