Los Robots agrícolas y la Inteligencia Artificial

La robótica y la inteligencia artificial (IA) impulsarán un cambio profundo y transformador en el mundo agrícola durante las próximas décadas. Ver, localizar y tomar decisiones inteligentes específicas sobre la planta ya no son del dominio exclusivo de los seres humanos. Los algoritmos han demostrado su viabilidad técnica y su funcionamiento es dirigido a mejorar el rendimiento sobre la inversión (ROI), confiabilidad y su adaptación al modelo de negocio, entre otros.

Como tal, una nueva clase de actividades en la agricultura son propensas a la automatización. En los próximos años la transición hacia tecnologías IA son un hecho. La transformación no será de la noche a la mañana, pero la robótica y la IA son inevitables en la evolución de las tecnologías y prácticas agrícolas. La escala del potencial se demuestra en el Cuadro 1, que muestra el crecimiento previsto a largo plazo en las ventas de unidades anuales de varias soluciones autónomas y/o robóticas.

En este artículo, proporcionaremos una descripción general de las categorías de productos clave y analizaremos las tecnologías que están impulsando este cambio. Para cada uno, ofrecemos información sobre su estado técnico y de adopción actual y futuro. Hemos estado examinando las tecnologías, aplicaciones, productos y jugadores activos en robótica agrícola e IA durante los últimos cinco años.

De hecho, este informe analiza todos los tipos de productos emergentes, incluidos los robots autónomos que realizan acciones de precisión específicas en la planta, los implementos robóticos inteligentes con visión habilitada, las diversas cosechadoras robóticas de fruta fresca, los tractores altamente automatizados y autónomos, y los vehículos agrícolas de alta potencia, drones, y ordeño automático, entre otros.

Finalmente, ofrecemos pronósticos de mercado a corto y largo plazo, considerando el tamaño de mercado direccionable en área o toneladas y valor, tasas de penetración, ventas anuales de robots, tamaño de flota acumulado, proyecciones de ingresos totales de RaaS (robot como servicio), etc. Las previsiones cubren 15 tipos de robots y sectores agrícolas.

Robots agrícolas: ¿una revolución de precisión rentable?

A continuación se muestran ejemplos de estos productos o robots. Estos son a menudo robots pequeños o medianos que están diseñados para navegar de forma autónoma y realizar automáticamente acciones precisas específicas en la planta.

La tecnología de visión artificial es a menudo una competencia central de estos robots, lo que permite que los robots vean, identifiquen, localicen y tomen alguna acción inteligente específica en plantas individuales. La visión artificial utiliza cada vez más algoritmos de aprendizaje profundo a menudo combinados en conjunto con datos de imágenes anotadas por expertos, lo que permite que la tecnología supere con creces el rendimiento de los algoritmos convencionales e incluso iguale o supere el de los agrónomos.

Fundamentalmente, este enfoque permite una guía de ruta tecnológica a largo plazo, que puede ampliarse para reconocer todo tipo de cultivos y analizar sus condiciones asociadas, por ejemplo, con el estrés hídrico, enfermedades, etc.

Muchas versiones de esta clase robótica emergente son autónomas. El desafío de la autonomía es mucho más simple que un automóvil. El entorno está bien controlado y es predecible, y la velocidad de viaje es baja. Aunque la legislación es hoy un obstáculo, incluso en lugares como California, se volverá más acomodaticia relativamente pronto.

El surgimiento de robots autónomos, siempre que requieran poca supervisión remota, puede alterar el costo del diseño de la máquina, permitiendo el surgimiento de máquinas más pequeñas y lentas. De hecho, esta eliminación de los gastos del conductor por vehículo es la base del concepto de enjambre. Es evidente que hoy existe una gran brecha de productividad entre los vehículos actuales grandes y de alta potencia y aquellos compuestos por flotas de pequeños robots lentos. Sin embargo, esta brecha de productividad puede reducirse ya que este último tiene un margen sustancial de mejora.

El primer mercado objetivo importante es el de la maleza. Los beneficios del retorno de la inversión aquí están impulsados por el ahorro de mano de obra, el ahorro de agroquímicos, el aumento de los rendimientos y la menor compactación de la tierra. La aplicación de precisión (pulverización, mecánica o eléctrica) reduce el consumo de agroquímicos en un 90% en comparación con la aplicación no dirigida. También mejora el rendimiento porque el daño colateral de los cultivos por la aplicación química no dirigida puede ser minimizado. Esta tecnología puede permitir a los agricultores combatir las malezas resistentes a los herbicidas, que son un problema creciente, especialmente en algunos puntos críticos. Finalmente, los robots no dejan tierra compactada inutilizable.

Estos robots están evolucionando. Muchos robots ya han crecido en tamaño y capacidad, ofreciendo velocidades más rápidas, mayor cuadro por segundo, diseños más resistentes, mayor energía a bordo para un mayor tiempo de operación y una carga más pesada, y así sucesivamente. Esta evolución inevitablemente continuará, tal como lo hizo con todas las demás herramientas y vehículos agrícolas. Todavía estamos en el principio. Los tamaños de flota desplegados en todo el mundo son pequeños, pero esto está a punto de cambiar (Ver Cuadro Pag. 8).

Para obtener más información sobre el estado actual y futuro de la tecnología y la comercialización de estos robots de precisión autónomos pequeños o medianos, consulte el informe de IDTechEx, “Robots agrícolas, drones e inteligencia artificial: 2025-2040: Tecnologías, Mercados y Jugadores”. Este informe proporciona un análisis en profundidad del campo, ofrece análisis basados en entrevistas con agricultores y desarrolladores. En resumen, este informe permite obtener información profunda y detallada sobre el pasado, el presente y el futuro de esta tecnología y mercado.

Implementos robóticos inteligentes: La inevitable nueva generación de herramientas agrícolas

Los implementos robóticos simples que utilizan la tecnología de visión básica de seguimiento de filas ya son maduros y no son raros en operaciones orgánicas. Sin embargo, los avances en la tecnología de visión están transformando los implementos arrastrados por el tractor, actualizándolos en herramientas inteligentes computarizadas capaces de tomar medidas precisas específicas en la planta.

La tecnología central aquí también es la visión artificial, que permite la identificación y localización de plantas específicas. Los algoritmos ya superan las capacidades del agrónomo en casos específicos, por ejemplo, maleza entre el algodón. De manera crucial, los sistemas se están volviendo cada vez más productivos, cerrando la brecha de productividad con la tecnología establecida.

Este enfoque no se centra en la autonomía, aunque el tractor en sí mismo puede hacerse autónomo fácilmente para hacer que todo el sistema sea automático si es necesario. Este sistema está diseñado para ser competitivo en operaciones grandes, que exigen una alta productividad, que a su vez está vinculada a parámetros tecnológicos como fps (cuadro por segundo), falsos positivos, velocidad del controlador del pulverizador, etc. En el futuro, los costos del sistema probablemente disminuirán, si las versiones más ligeras de los algoritmos trabajan sin un sacrificio de rendimiento importante.

 Ejemplo de robots autónomos agrícolas.  

Tractores autónomos y vehículos de alta potencia: ¿menos sistemas pero más autónomos serán en el futuro?

La navegación autónoma no es nueva para los tractores. Gracias a RTK-GPS, los tractores se han beneficiado durante mucho tiempo de la orientación del tractor y la dirección automática. Este último es, de hecho, el nivel 4 de autonomía, ya que el tractor se puede conducir de forma autónoma al aire libre a lo largo de coordenadas GPS predeterminadas sin intervención humana. El costo de implementación, así como la adopción de tales tecnologías han aumentado. En resumen, el desafío técnico no obstaculiza la implementación.

Los tractores de nivel 5 o totalmente autónomos también se han utilizado durante algunos años. La barrera técnica aquí es baja. El hardware requerido está disponible y los desafíos del software de conducción autónomo son relativamente leves dada la naturaleza del entorno operativo. Como en todos los casos, el entorno legislativo es un obstáculo hoy, pero no detendrá a la industria por mucho tiempo. Los factores determinantes aquí son la percepción del agricultor y el valor agregado. En términos de este último, el costo adicional incurrido al pasar del nivel 4 al nivel 5 no justifica los beneficios adicionales, al menos todavía no. Esto se debe a que el nivel 5 actualmente no permite muchas posibilidades nuevas. Esto seguirá siendo así hasta que más tareas, y no solo movimientos, se automaticen.

El aumento de la movilidad autónoma también está dando lugar a nuevos diseños. Algunos ejemplos se muestran en el panel a continuación. En particular, la distribución del peso se puede alterar sin sacrificar la potencia, lo que ayuda a aliviar los problemas de compactación del suelo. Sin embargo, a largo plazo, otros robots agrícolas se encargarán de las tareas que realizan los tractores hoy en día, posiblemente afectando la demanda general.

Recolección robótica de fruta fresca: ¿es técnica y comercialmente viable?

La recolección de fruta fresca sigue siendo en gran medida manual, ya que la capacidad técnica deficiente hasta ahora había frenado la automatización. Como tal, los agricultores se enfrentan a altos costos operativos y, lo que es más importante, se enfrentan al creciente desafío de reunir ejércitos suficientemente grandes de recolectores estacionales. ¿Esto está a punto de cambiar?

Hoy en día, la tecnología de visión artificial puede identificar y localizar diferentes frutas visibles en entornos complejos y variados con una alta tasa de éxito. El auge de las tecnologías de reconocimiento de imágenes basadas en el aprendizaje profundo ha provocado un salto en el rendimiento.

Esta tecnología mejora la precisión del algoritmo, reduciendo los falsos positivos que pierden tiempo. Fundamentalmente, existe un camino claro para el desarrollo de algoritmos para nuevas combinaciones de frutas y medio ambiente, lo que permite que la aplicabilidad de la detección y localización de máquinas se extienda a muchas frutas. La planificación de la ruta robótica, la estrategia de selección y el control de movimiento del brazo robótico también son desafíos. Aquí también hay mejoras algorítmicas. Más importante aún, las compañías están desarrollando nuevos efectos finales que pueden acelerar la recolección suave de fruta fresca mientras aligeran la carga computacional. Por lo tanto, la recolección robótica de fruta fresca se ha hecho posible. De hecho, la primera generación de empresas ha demostrado su viabilidad técnica en los últimos cinco años.

¿Pero puede convertirse en tecnología comercial?

Los humanos hoy son más rápidos para cosechar. Por ejemplo, una máquina cosecha de 2 a 3 fresas por pasada contra 8 a 10 para el ser humano. Es casi seguro que esta brecha de velocidad se reducirá en el futuro, disminuyendo la ventaja comparativa de los humanos. Además, los robots pueden tener muchos brazos, compensando la lentitud de cada brazo. La creciente disponibilidad de brazos robóticos más asequibles que no sobrepasen los requisitos de potencia y precisión continuará ayudando. La visión artificial puede identificar casi todas las frutas visibles, pero aún debe establecer un método para encontrar frutas ocultas. Por lo tanto, todavía se necesita un programa manual de seguimiento para cubrir la cantidad final, por ejemplo, 20%. La clave del éxito comercial radica en el desarrollo de plataformas robóticas y de IA asociadas que se puedan utilizar durante la temporada de cosecha de diferentes cultivos. Este enfoque ya se refleja en los últimos prototipos o productos de estado tardío en el mercado.

El número total de unidades desplegadas es pequeño, por lo que la cantidad de fruta fresca cosechada robóticamente sigue siendo muy pequeña en comparación con el mercado destinatario. Sin embargo, la viabilidad técnica está probada desde hace mucho tiempo. Ahora se hace hincapié en cerrar la brecha de productividad para ofrecer una solución confiable con un ROI razonable en comparación con la selección humana actual. Es importante destacar que todavía hay un amplio margen para aumentar la productividad y ampliar la aplicabilidad al lograr ganancias incrementales constantes dentro de las tecnologías establecidas. Como tal, no se requiere ningún avance y el progreso ya es rápido, lo que lo convierte en una cuestión de tiempo y no de habilidad técnica fundamental. La segunda generación de productos ya ha madurado en comparación con la primera, en términos de diseño, tamaño, inteligencia artificial, velocidad, etc. Las mejoras continuarán. Actualmente, los modelos de negocio se dividen entre RaaS y ventas de robots, al igual que el resto de esta industria emergente.

Para obtener más información sobre este informe, visite www.IDTechEx.com/Agri. Para obtener la cartera completa de investigación sobre robótica, autonomía e inteligencia artificial disponible, visite www.IDTechEx.com/research.