La escasez de mano de obra agrícola está empujando a la agricultura hacia una mayor automatización, especialmente en lo que respecta a la cosecha. Pero no todos los cultivos son fáciles de manipular con máquinas. Los tomates, por ejemplo, crecen en racimos, lo que significa que un robot debe recoger con cuidado la fruta madura y dejar intacta la fruta verde. Esto requiere un control preciso y una toma de decisiones inteligente.
Para abordar este desafío, Takuya Fujinaga, profesor asistente de la Escuela de Graduados en Ingeniería de la Universidad Metropolitana de Osaka, desarrolló un sistema que entrena robots para evaluar qué tan fácil es cosechar cada tomate antes de intentar recogerlo.
Su método combina el reconocimiento de imágenes con el análisis estadístico para determinar el mejor ángulo para recoger cada fruta. El robot analiza detalles visuales como el propio tomate, sus tallos y si está escondido detrás de hojas u otras partes de la planta. Estas entradas ayudan al robot a elegir la forma más eficiente de recoger la fruta.
Toma de decisiones “fácil de cosechar” a partir de la detección
Este método se aleja de los métodos tradicionales que se centran únicamente en la detección e identificación de frutos. En cambio, Fujinaga introduce lo que él llama la “hipótesis de la simplicidad de los cultivos”. “Va más allá de simplemente preguntar ‘¿Puede un robot recoger tomates?’ ‘¿Qué posibilidades hay de que la elección sea exitosa?’ lo que tiene más sentido para la agricultura en el mundo real”, explicó.
En las pruebas, el sistema superó las expectativas y logró una tasa de éxito del 81%. Aproximadamente una cuarta parte de las selecciones exitosas provinieron de tomates que se cosecharon lateralmente después de que fracasaran los intentos iniciales frontales. Esto indica que el robot puede ajustar su enfoque cuando el primer intento no tiene éxito.
La investigación subraya cuántas variables afectan la cosecha robótica, incluida la forma en que se agrupan los tomates, la forma y posición del tallo, las hojas circundantes y las obstrucciones visuales. “Esta investigación establece la ‘disponibilidad de la cosecha’ como una métrica cuantitativamente evaluable, lo que nos acerca un paso más a la realización de robots agrícolas que puedan tomar decisiones informadas y actuar de manera inteligente”, dijo Fujinaga.
El futuro de la colaboración entre humanos y robots en la agricultura
De cara al futuro, Fujinaga imagina robots que puedan juzgar de forma independiente cuándo los cultivos están listos para ser recogidos. “Se espera que marque el comienzo de una nueva forma de agricultura en la que colaboran robots y humanos”, explicó. “Los robots cosecharán automáticamente tomates que sean fáciles de recoger, mientras que los humanos se encargarán de las frutas más difíciles”.
Se publican los resultados Tecnología de agricultura inteligente.
