Las redes privadas aplicadas a estas tecnologías garantizan la conexión durante traslados, permiten recopilar cantidades masivas de datos para optimizar las decisiones y además, suministran información en tiempo real desde los centros de operaciones hasta las ubicaciones remotas para mejorar la vigilancia de las explotaciones, el control de la salud de los cultivos, la supervisión y el seguimiento de la salud del ganado y la instrucción de la mano de obra.
Un experimento con tractores que se manejan solos
Los tractores son sinónimo de arar las tierras de labranza y, desde sus inicios, han sido conducidos por personas. Si se quita al ser humano del asiento del conductor, un tractor autónomo podría arar incansablemente la misma tierra. Si se le añade algo de inteligencia artificial (IA) y seguimiento de la ubicación para ayudar a determinar su trayectoria, podría ser aún más fácil lograr la eficiencia buscada.
Eso fue lo que pensaron los investigadores de la Universidad de Harper Adams mientras dirigían una granja experimental llamada Hands Free Hectare, en el pueblo británico de Edgmond en 2016. Todo comenzó con una hectárea en la que hicieron circular un tractor y una cosechadora de 25 años reconvertidos en vehículos autónomos equipados con cámaras, láseres y sistemas GPS.
Las estrictas normas impiden que se pueda pisar la tierra. Así, mientras los dos vehículos preparaban el terreno, sembraban las semillas y mantenían los cultivos, quienes llevaban adelante el proyecto usaron drones para recoger muestras del suelo y de los cultivos. Estos incluso vigilaban para detectar malezas y plagas.
Desde entonces, una nueva financiación amplió la granja a 35 hectáreas y tres tractores autodirigidos en 2019. Excepto que, en lugar de una “hectárea perfecta”, el proyecto buscó desafiar a las máquinas impulsadas por IA con más “condiciones del mundo real”, que incluían obstáculos y caminos irregulares. La hectárea original cosechó dos temporadas de grano sin ningún trabajo manual, lo que significó la primera vez que algo así sucede en el mundo. La actual ampliación debería dar resultados también con otros cultivos.
El aporte de las redes privadas para campos inteligentes
Para ser eficaces, los robots y vehículos inteligentes para agricultura requieren una latencia ultrabaja para determinar, por ejemplo, qué plantas son malezas y actuar rápidamente. Aquí es donde las redes privadas, combinadas con el 5G, marcarán la diferencia.
La conectividad inalámbrica privada garantiza que las granjas remotas permanezcan conectadas cuando la cobertura de la red wifi es insuficiente y permite el despliegue de aplicaciones agrícolas inteligentes para el análisis de datos en tiempo real. Además, usar una red privada hace más fácil el desplazamiento de la maquinaria, ya que no se limita a un área de cobertura (como el wifi).
Con una alta capacidad fiable para la comunicación máquina a campo y una baja latencia para la conexión máquina a máquina, los campos inteligentes pueden beneficiarse de aplicaciones como robots de campo, vuelos automatizados de drones, conducción automatizada, seguimiento de flota de vehículos, etc.
Entre algunas de las funcionalidades más destacadas, se pueden recopilar cantidades masivas de datos de campos, establos, invernaderos y otras instalaciones agrícolas a través de la inspección remota. También se puede suministrar una gran cantidad de información desde los centros de operaciones hasta las ubicaciones remotas para mejorar la vigilancia de las explotaciones, el control de la salud de los cultivos, la supervisión y el seguimiento de la salud del ganado, y el envío y la capacitación de la mano de obra.
Asimismo, combinando GPS, sensores e imágenes se pueden mejorar las decisiones relacionadas a cómo desplegar los vehículos robóticos que labran la tierra. Por su parte, a medida que se automatizan más máquinas y procesos, una solución centralizada en un centro de operaciones puede operar múltiples máquinas en el campo, haciendo sugerencias y transmitiendo información adicional.
¿Es viable extender este modelo a más establecimientos?
En general, los expertos en agricultura coinciden en que hacer esto realidad a gran escala requerirá el compromiso de varios actores. Para empezar, los mayores fabricantes de equipos agrícolas del mundo no solo tendrían que adoptar el desarrollo de máquinas autónomas, sino también la tecnología de IA en la que trabajan empresas de desarrollo pequeñas para hacerlas más inteligentes.
Por su parte, John Deere dio a conocer un prototipo de tractor de autoconducción y pulverizador autónomo en octubre de 2019, que ofreció un vistazo a cómo las máquinas pueden manejar más aspectos del trabajo pesado para la cosecha de cultivos.
Blue River Technology, adquirida por John Deere en 2017, creó See and Spray, un dispositivo que utiliza cámaras, aprendizaje automático e IA para detectar las malezas en sus campos. La máquina tiene la capacidad de rociar pesticidas, fertilizantes y fungicidas. Esta tecnología puede ayudar a los agricultores a reducir la cantidad de malezas entre sus cultivos hasta en un 90% en pocos años.
