por Meg Henderson, Universidad Estatal de Mississippi
Un brazo robótico de dos dedos se acerca a una cápsula de algodón blanca y esponjosa en un campo. El dispositivo extrae la pelusa de la cápsula y luego continúa… agarrando otra, y luego otra.
Este nuevo «efector final», desarrollado por científicos de la Universidad Estatal de Mississippi, es un potencial punto de inflexión para la agricultura no sólo en el cinturón algodonero, sino en todo el mundo, y podría sacar a la industria global de más de 38 mil millones de dólares de la escasez de mano de obra agrícola para Sistemas autónomos basados en inteligencia artificial.
«La tecnología de sistemas que estamos diseñando hoy brindará a los productores de algodón del mañana opciones de cosecha más sostenibles desde el punto de vista ecológico y económico», dijo Alex Thomasson, jefe del departamento de ingeniería agrícola y biológica de MSU, quien ha sido parte del innovador proyecto patrocinado por Cotton. Cª
El equipo de investigación publicó recientemente sobre el proyecto en la revista Smart Agriculture Technology .
Thomasson dijo que si bien otras universidades participan en esta investigación, es el efector final desarrollado por MSU lo que distingue al sistema de esta universidad con concesión de tierras. El desarrollo se encuentra entre muchos proyectos de MSU centrados en aumentar la precisión, la producción y la rentabilidad agrícolas, y la universidad ha abierto formalmente el Instituto de Autonomía Agrícola, el primer y único centro de investigación interdisciplinario del país centrado en tecnologías autónomas para mejorar la precisión y la eficiencia en las granjas.
Los expertos de la Estación Experimental Agrícola y Forestal de Mississippi y las entidades colaboradoras esperan alimentar y vestir mejor al mundo combatiendo desafíos como la falta de operadores de maquinaria calificados, el deterioro del suelo causado por enormes cosechadoras y el cambio climático.
Inspirándose en la forma distintiva en que la lengua de un lagarto alcanza a su presa, el diseñador del dispositivo de recolección, Hussein Gharakhani, dijo que el mecanismo arranca una cápsula de algodón a la vez, en lugar de todas a la vez como las máquinas, lo que hace posible la cosecha antes y con mayor frecuencia cuando el algodón en rama está en calidad máxima.
«La planta de algodón presenta desafíos únicos para un sistema de cámara basado en IA porque las cápsulas pueden orientarse en diferentes direcciones, y la semilla de algodón no es sólida y contigua como una manzana», dijo Gharakhani, profesor asistente de ingeniería agrícola y bioingeniería de MSU. «Nuestro efector final, que tardó aproximadamente un año en desarrollarse, funciona con nuestro sistema de percepción basado en cámaras para identificar y recuperar la fibra de la cápsula».
Xin Zhang, otro investigador y profesor asistente de departamento, se centra en integrar el efector final de Gharakhani con un brazo robótico comercial de seis grados de libertad y una plataforma robótica con tracción en las 4 ruedas, el «Husky» fabricado por Clearpath Robotics, que Funciona con una unidad de navegación GPS y un módulo de percepción.
Un elemento central del desarrollo de la cosechadora autónoma es su módulo de percepción de IA: una cámara basada en profundidad RGB (similar a la cámara de un teléfono inteligente), un sensor LiDAR 3D para evitar obstáculos y un procesador basado en IA. Zhang está utilizando el software Gazebo, un simulador basado en ROS, para replicar el rendimiento del módulo en un campo de algodón virtual. Actualmente también está probando el rendimiento del robot en el campo en el Centro de Investigación Científica de Plantas RR Foil de la universidad, conocido como North Farm.
«Durante los últimos años, hemos estado construyendo y probando estos sistemas individualmente, y durante el próximo año, nos centraremos en la integración y la navegación con el objetivo de construir una cosechadora completamente autónoma que pueda trabajar en terrenos impredecibles y desiguales. » ella dijo.
Abordar otros desafíos impredecibles está impulsando a todas las áreas de la agricultura a adoptar tecnología autónoma, según Thomasson, presidente de William B. y Sherry Berry de MSU.
«A medida que la población crece y más personas encuentran trabajo en las áreas urbanas , hay menos personas disponibles o incluso interesadas en el trabajo agrícola, y a menudo es difícil encontrar personas calificadas para operar maquinaria agrícola grande», dijo.
Además, los efectos económicos y medioambientales de las cosechadoras convencionales están incentivando las soluciones robóticas. Las cosechadoras de módulos redondos de seis hileras actuales, que recogen la mayor parte del algodón del país y pesan alrededor de 30 toneladas, pueden compactar el suelo hasta el punto de que el fertilizante y el agua se vuelven menos efectivos en las huellas de las ruedas, lo que lleva a posibles reducciones en el rendimiento. Además, dado que estas máquinas cosechan al final de la temporada, sin duda se puede perder la fibra de las cápsulas de floración temprana.
Thomasson reconoce que a esta tecnología le queda un largo camino por recorrer para ser comercialmente viable. Sin embargo, dijo que la investigación sobre sistemas robóticos de recolección seguirá avanzando hacia soluciones sostenibles a los problemas que enfrentará la agricultura en las próximas décadas.
Más información: Hussein Gharakhani et al, Un efector final para la cosecha robótica de algodón, Smart Agriculture Technology (2022). DOI: 10.1016/j.atech.2022.100043
