En este artículo se describe el estudio de caso en el que la empresa telefónica KPN y sus socios han desarrollado una solución de IoT para automatizar y optimizar la eliminación de malezas (en este caso, plantas de papa no deseadas) de los campos de remolacha azucarera, un problema que los agricultores de los Países Bajos han tenido que resolver durante muchos años.
La prueba de concepto se establece en un campo de prueba 5G y utiliza robots, aprendizaje profundo y una solución basada en la nube para identificar y destruir plantas de papa problemáticas. Actualmente, el proyecto alcanza una precisión del 95 por ciento y puede cubrir un tercio de hectárea por hora, lo que supera con creces la velocidad de los trabajadores manuales.
¿En que consiste el control de malezas de precisión?
La definición del control de malezas de precisión implica el uso de herbicidas de manera sitio especifica, es decir, sólo en los lugares de los lotes o parcelas, en los que realmente se necesita. De esta manera, se disminuye el uso de los herbicidas, con sus consecuentes efectos en el ambiente y en la reducción de los costos.
La base de funcionamiento del control de malezas de precisión se encuentra en la identificación de malezas a nivel de campo, mediante el uso de las herramientas tecnológicas de agricultura de precisión. Una vez identificadas, y con el uso de tractores guiados por satélites, se dirige el uso de los herbicidas sólo en los lugares en los que se necesitan.
Los mapas de malezas y de control
Mediante la tecnología de precisión, se pueden realizar mapas de malezas, permitiendo que el gerente de la unidad de producción pueda saber en que lugar se encuentran las malezas, el nivel de afectación sobre el cultivo y el estado fenológico de las mismas, entre otros aspectos. De esa forma, se puede determinar, con datos reales, los puntos en los cuales debe realizarse la aplicación de los herbicidas y si realmente es recomendable la realización de ese control, desde el punto de vista económico. El control de malezas de precisión, permite hacer uso de los umbrales de rentabilidad y del concepto de nivel de daño económico: Un gran avance de la agricultura de precisión.
Los resultados del estudio realizado por KPN
Los resultados muestran una promesa significativa para la industria agrícola y KPN, junto con los socios del proyecto, y han identificado oportunidades para mejoras adicionales en la precisión y eficiencia de esta solución de agricultura de precisión. Esta prueba de concepto es un ejemplo convincente de conectividad inteligente en acción aplicando 5G, robótica de IoT e IA alojada en una plataforma inteligente.
Debe destacarse el hecho de que el control de malezas ha sido uno de los campos en los que más ha encontrado aplicación la agricultura de precisión. Dentro del control de malezas de precisión, se han utilizado tractores autónomos, GPS, drones, sistemas de guiados por satélite, mapas de rendimientos y muchas otras herramientas tecnológicas de agricultura de precisión.
Consideramos que es uno de los campos de aplicación en los que más ha avanzado la agricultura de precisión, además del uso de la fertilización de precisión o fertilización variable.
El reto del control de malezas de precisión es ahora, lograr el desarrollo de herramientas tecnológicas que sean asequibles a productores medianos y pequeños. Además, debe superar el gran reto de la poca conectividad en las zonas agrícolas en gran parte del mundo.