El mundo de Asimov en el campo

El libro聽B贸vedas de acero聽(1954) de Isaac Asimov desarrolla su historia en un futuro en el que los humanos se refugian en las ciudades y los robots se encargan de todas las labores agr铆colas. A煤n no estamos recluidos y parece que nuestro nivel de agorafobia dista de esos m谩ximos. Pero no est谩 lejos el momento en el que contemos con todos los elementos tecnol贸gicos para que las labores agrarias est茅n totalmente automatizadas. Un tomate o una lechuga llegar谩n a nuestra mesa sin que la haya tocado una mano humana en ning煤n momento del proceso.

La聽reducci贸n de la poblaci贸n rural, sumada al incremento del envejecimiento general聽(m谩s acentuado en las zonas rurales), indica que no habr谩 suficientes personas en estas zonas para cultivar los alimentos que cada vez vamos a necesitar en mayores cantidades. La alternativa viene de la mano de la automatizaci贸n de la agricultura, operada por menos personas. De la misma manera que se han automatizado las f谩bricas en los 煤ltimos 50 a帽os, es la hora de que los robots, como en la novela de Asimov, se ocupen de los campos.

La agricultura aut贸noma: m谩s all谩 del tractor

No son solo tractores, la agricultura aut贸noma usa la tecnolog铆a para operar sin intervenci贸n humana en m煤ltiples procesos: la decisi贸n de qu茅 plantar, d贸nde plantarlo, cu谩ndo hacerlo, c贸mo cultivarlo, cu谩ndo cosecharlo, etc.

Pongamos un ejemplo: imaginemos un sistema que analiza los precios de los tomates en el mercado haciendo seguimiento de la evoluci贸n de este producto en diferentes foros en los que se ofrece esta informaci贸n. A trav茅s de sensores en el campo y teledetecci贸n (sat茅lites y drones), el sistema es capaz de evaluar el grado de maduraci贸n de los productos cultivados.

En paralelo, ha analizado la normativa sobre salud alimentaria (escrita en lenguaje para humanos) para determinar si son aptos para el consumo despu茅s de haberlos tratado, unas semanas atr谩s, de una infecci贸n. Por otro lado, el sistema ha accedido a los servicios de predicci贸n meteorol贸gica para conocer la evoluci贸n de temperaturas y precipitaciones. Apoy谩ndose en los gemelos digitales que tiene de las plantas y parcelas, simula la evoluci贸n del estado del producto y toma la decisi贸n de cu谩ndo es el momento m谩s 贸ptimo (maximizar rendimientos de la explotaci贸n) para instruir, ahora s铆, a los sistemas rob贸ticos que proceder谩n a la cosecha y distribuci贸n mediante el sistema log铆stico m谩s conveniente.

驴Quimera o realidad?

Ya disponemos de bases cient铆ficas y tecnol贸gicas sobre las que construir el logro de la agricultura aut贸noma. El grado de desarrollo de cada una de las 芦piezas禄 no es el mismo. Tractores aut贸nomos s铆, pero tambi茅n聽cultivo automatizado de productos de ciclo corto y cosecha homog茅nea, como es el caso de lechugas;聽robots que cosechan pimientos apoy谩ndose en visi贸n artificial para reconocimiento de madurez, aunque de momento a velocidades demasiado lentas para ser rentables;聽sistemas de control de cosechas o insumos aplicados mediante mapas de precisi贸n;聽quads que recorren parcelas a gran velocidad tomando cientos (o miles) de im谩genes del suelo para poder determinar, mediante redes neuronales convenientemente entrenadas, los problemas de malas hierbas que tenemos y cu谩les son los mejores tratamientos para las mismas; o聽inteligencias artificiales que hacen seguimiento de precios agroalimentarios y predicen su evoluci贸n.

El camino que queda por recorrer es todav铆a largo y complejo. Necesitamos la integraci贸n de todos los avances en un marco conjunto hacia el que dirigir los esfuerzos.

Asuntos que tenemos que resolver:

Muchos son los campos de I+D+i que confluyen en la agricultura aut贸noma. Sin pretender ser exhaustivos, veamos algunos que quiz谩s no son tan evidentes:

  • Procesar el lenguaje natural.聽Normativas, regulaciones y legislaciones est谩n escritas en lenguaje para humanos. Necesitamos聽tecnolog铆a para compatibilizar el desarrollo de la regulaci贸n (hecha por humanos) con la ejecuci贸n de las actividades agrarias (hechas por m谩quinas).
  • Modelar elementos de la realidad.聽Gemelos digitales como representaci贸n en los ordenadores de la realidad f铆sica que forma parte de la agricultura aut贸noma: las propias plantas,聽las explotaciones agrarias聽y hasta la maquinaria implicada. En ellos podemos evaluar su evoluci贸n y simular acciones antes de llevarlas a la pr谩ctica.
  • Encontrar informaci贸n necesaria y de la calidad que necesitamos.聽La Web puede ofrecernos mucha informaci贸n, pero est谩 llena de recursos mal descritos, informaciones inconsistentes, lagunas y datos fuera del alcance de los navegadores (芦Deep Web禄).聽Encontrar y determinar su calidad y fiabilidad es un reto de la I+D+i.
  • Integrar datos de diferente naturaleza y granularidad.聽Es necesario hacer convivir conjuntamente los datos con independencia de su origen, escala, tipo de dato, etc.聽Nos encontramos con recursos procedentes de datos abiertos, de provisiones de informaci贸n geogr谩fica o extra铆dos de fuentes publicadas en la Web. Pero todos ellos deben unirse para dar respuesta a los problemas que se nos plantean.
  • Legislaci贸n, responsabilidades, seguros, sociedad.聽驴Qui茅n tiene la culpa si un sistema aut贸nomo aplica mal un fitosanitario? 驴El agricultor, el proveedor de tecnolog铆a, el legislador? 驴Qu茅 nuevos modelos de seguros vamos necesitar? 驴Est谩 nuestra sociedad preparada para comerse tomates criados sin intervenci贸n humana? 驴C贸mo vamos a educarla para esta nueva realidad? 驴C贸mo lograr que conf铆e en ella? No solamente la tecnolog铆a marca los retos a los que tenemos que enfrentarnos.

Si logramos la colaboraci贸n entre los agentes involucrados (investigadores, empresas, administraciones p煤blicas, clase pol铆tica y sociedad), quiz谩s no necesitemos esperar al siglo XLVII (茅poca de la novela de Asimov) para normalizar la agricultura aut贸noma. Si los robots toman por completo los campos, que lo hagan bajo un control humano eficaz. Es el momento.

FUENTE

Source: agriculturers.com

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