La agricultura de precisión continúa avanzando en Argentina con el desarrollo de un robot equipado con inteligencia artificial capaz de detectar plagas y enfermedades en cultivos con una precisión cercana al 90%. El sistema, desarrollado por investigadores vinculados al CONICET y la Universidad Nacional de San Juan, utiliza cámaras y algoritmos de análisis de imágenes para identificar hojas afectadas y aplicar pesticidas únicamente en las zonas donde realmente son necesarios. La innovación surge en un contexto de creciente presión por reducir el uso indiscriminado de fitosanitarios, disminuir costes productivos y mejorar la sostenibilidad agrícola. Además, el proyecto busca ofrecer soluciones más eficientes para el control sanitario en cultivos intensivos y minimizar el impacto ambiental asociado a las fumigaciones masivas.
🤖 IA y agricultura de precisión: un nuevo enfoque
El desarrollo fue liderado por Pedro Bocca, investigador del Instituto de Automática de San Juan, y forma parte de una línea de trabajo enfocada en automatizar procesos agrícolas mediante tecnologías inteligentes. El robot incorpora una cámara frontal que analiza las hojas del cultivo en tiempo real y un brazo robótico que aplica el producto fitosanitario con precisión sobre la zona afectada.
A diferencia de los sistemas tradicionales de fumigación, que suelen tratar de forma homogénea toda la parcela, este dispositivo diferencia entre plantas sanas y enfermas. Gracias al uso de visión artificial y aprendizaje automático, el sistema identifica el grado de afectación y ajusta la dosis según la gravedad detectada.
Según sus desarrolladores, todo el proceso se realiza en menos de diez segundos, una velocidad considerada clave para su futura aplicación comercial en explotaciones agrícolas de gran escala.
🌱 Menos pesticidas y mayor sostenibilidad
Uno de los principales objetivos de esta tecnología es optimizar el uso de pesticidas y reducir el impacto ambiental de las aplicaciones fitosanitarias. El robot puede aplicar tratamientos diferenciados en distintas partes de la planta o del árbol, concentrando la dosis únicamente donde existe presencia de enfermedad.
Este enfoque permitiría disminuir significativamente el uso de productos químicos, mejorar la eficiencia de los tratamientos y reducir costes operativos para los productores. Además, la tecnología contribuye a limitar la contaminación ambiental derivada del uso excesivo de pesticidas.
Actualmente, las primeras pruebas se realizaron en cultivos de olivo, aunque los investigadores aseguran que el sistema puede adaptarse a otros cultivos arbóreos mediante nuevos entrenamientos de la inteligencia artificial.
📊 Una base de datos para entrenar al robot
Uno de los mayores desafíos del proyecto fue entrenar la inteligencia artificial para trabajar en condiciones reales de campo. Los investigadores tuvieron que crear una base de datos con más de 4.000 imágenes de hojas en diferentes posiciones, condiciones lumínicas y niveles de enfermedad.
La iniciativa se enmarca dentro de la creciente incorporación de tecnologías digitales al sector agropecuario, donde herramientas basadas en automatización, robotización agrícola, detección temprana de plagas y agricultura inteligente ganan protagonismo como soluciones para mejorar la productividad y avanzar hacia modelos más sostenibles.
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