AGROPERÚ Informa Revista del agro peruano
Saber cuánto producirá un campo antes de iniciar la cosecha es una de las decisiones más importantes para una empresa agroindustrial. Una estimación imprecisa puede traducirse en mayores gastos de transporte, compra excesiva de material de empaque o ventas de último momento a menores precios. Para enfrentar este desafío, investigadores peruanos desarrollaron un robot capaz de recorrer el campo, identificar y contar frutos mediante inteligencia artificial y generar información para mejorar las proyecciones de cosecha.
El sistema comenzó a desarrollarse para el cultivo de arándanos, donde ha alcanzado hasta un 92 % de precisión en la detección y conteo de frutos. Esto permite reducir el margen de error de la estimación de cosecha de aproximadamente 15 % a 20 %, con el método manual tradicional, a menos de 5 %.
La tecnología es liderada por el Dr. Sixto Ricardo Prado Gardini, investigador principal del proyecto, que recibió financiamiento de Prociencia-Concytec. Su desarrollo busca responder a una necesidad concreta de la agroindustria: obtener información más precisa y en menos tiempo para tomar mejores decisiones durante una campaña.
El robot integra una plataforma móvil, cámaras, un brazo robótico y sistemas de inteligencia artificial y visión computacional. Las cámaras captan imágenes de los frutos y los algoritmos las procesan para identificarlos y contabilizarlos.
A diferencia de un conteo exclusivamente manual, el sistema puede recorrer una mayor superficie en una jornada. Mientras una cuadrilla humana puede cubrir entre 1 y 2 hectáreas por día, el robot puede alcanzar aproximadamente 5 hectáreas diarias, es decir, hasta cuatro veces más cobertura.
Esta capacidad puede representar una ventaja para la planificación agrícola, ya que permite obtener información de una mayor superficie y repetir las mediciones de manera estandarizada. Con ello, las empresas pueden contar con una referencia más precisa sobre la producción esperada y organizar con mayor anticipación actividades como la cosecha, el transporte y el acondicionamiento de la fruta.
El impacto puede ser especialmente relevante en fundos de gran extensión. En un predio promedio de 50 hectáreas, una reducción significativa de los errores de proyección podría evitar pérdidas de hasta $150 000 por campaña, asociadas a sobrecostos logísticos, adquisición de material de empaque que no llega a utilizarse y ventas a precio spot cuando la producción no fue estimada adecuadamente.
Más que reemplazar al trabajador agrícola, la propuesta busca complementar su labor y poner a disposición de las empresas una herramienta que permita tomar decisiones con información obtenida directamente desde el cultivo.
Desarrollar un robot para trabajar en un laboratorio es muy diferente a conseguir que funcione en un campo real. Por ello, los investigadores tuvieron que enfrentar terrenos con arena, piedras, pendientes, huecos y otras irregularidades, además de altas temperaturas y distintas condiciones de iluminación.
El equipo fue evaluado inicialmente mediante simulaciones virtuales para recrear distintos escenarios. Posteriormente, el prototipo pasó por pruebas progresivas hasta llegar a entornos reales de producción, donde se ajustaron los sistemas de navegación, control e identificación de frutos.
El trabajo también busca adaptar la tecnología a otros cultivos. Además de los arándanos, los investigadores vienen realizando pruebas con uvas, donde han alcanzado alrededor de 82 % de precisión, y contemplan continuar posteriormente con paltas.
Uno de los principales desafíos es continuar validando el robot en condiciones reales, directamente con información proporcionada por las empresas, y avanzar posteriormente hacia su escalamiento y aplicación comercial.
“Estas alternativas tecnológicas, una vez que hayan interactuado de una manera mucho más efectiva con la industria, pueden ser beneficiosas tanto para la industria como para la academia”, explica Prado Gardini.
El financiamiento de Prociencia-Concytec permitió adquirir componentes, desarrollar el prototipo y llevar adelante las distintas etapas de prueba de esta tecnología.
“Sin la presencia de Prociencia, creo que hubiera sido muy difícil poder generar estos prototipos”, señala el investigador.
El siguiente paso es continuar perfeccionando el sistema y ampliar sus pruebas en condiciones reales. La meta es que una tecnología desarrollada desde la investigación peruana pueda convertirse en una herramienta útil para responder una pregunta clave de los productores agrícolas: ¿cuánto se va a cosechar y cómo utilizar esa información para tomar mejores decisiones antes de que llegue la cosecha?
