“Sin sensores, sin cosecha”

Prof. Ruckelshausen, se está hablando mucho sobre big data, inteligencia artificial, computación en la nube y tecnología de sensores en la industria agrícola, ¿los agricultores necesitarán pronto un título en ciencias de la computación para poder recoger la cosecha?

La observación es correcta, pero la conclusión no. Si observamos las innovaciones presentadas en ferias como Agritechnica en los últimos diez años, el grado de innovación se ha desplazado cada vez más hacia la electrónica, la tecnología de la información y los sistemas de sensores. Las máquinas de siembra, cosecha y alimentación se están actualizando digitalmente. Están conectadas en red y se están automatizando cada vez más. En principio, la tecnología agrícola está jugando un papel pionero respecto a otros sectores productivas. Por ejemplo, hoy día, las aplicaciones industriales a menudo están conectadas en red, pero las máquinas de las fábricas generalmente no se mueven. En la agricultura, por el contrario, las máquinas sí lo hacen, incluso en condiciones exteriores difíciles. En la industria de automoción, la “conducción autónoma” es una tendencia importante, pero en la agricultura se le agrega el trabajo autónomo. Eso es una liga completamente diferente. Empresas y centros de investigación están desarrollando máquinas de trabajo autónomas que pueden sembrar y cosechar de forma independiente. Pero, ¿un agricultor necesita un título en informática para recoger el maíz? No, al igual que los usuarios de teléfonos inteligentes no necesitan ser expertos en algoritmos para enviar mensajes de WhatsApp. Porque se trata de desarrollar sistemas fáciles de usar que ofrezcan numerosos beneficios en el sector agrícola.

Entonces, ¿estamos asistiendo al surgimiento de la agricultura 4.0, un sector agrícola mejorado digitalmente con infraestructura inteligente en red?

La agricultura 4.0 ya existe e, incluso, estamos un paso por delante de la industria 4.0. En principio, en la agricultura se utilizan plantas de producción sobre ruedas y en red. Solo que una fábrica como esta se llama cosechadora, por ejemplo. El desafío es hacer que los procesos de trabajo complejos sean más económicos y ecológicos a través de un proceso de transformación digital. Los procesos de trabajo móviles en el campo están sujetos a muchas variables de perturbación: lluvia, tormentas, nieve, terreno irregular, fangoso o completamente seco. Estos son enormes desafíos para la solidez de las tecnologías utilizadas

Al igual que en la industria del automóvil, hay muchas nuevas empresas en el sector agrícola. Incluso en Agritechnica, se creó un "Laboratorio de agricultura" independiente donde las empresas jóvenes podían presentar innovaciones digitales.

El sector está en movimiento. Aquí, en el área más amplia alrededor de Osnabrück, el Silicon Valley de la ingeniería agrícola, acabamos de fundar la asociación “Agrotech-Valley” con empresas de ingeniería agrícola, instituciones científicas, de desarrollo empresarial y emprendedores. Todos los involucrados tienen el mismo objetivo: hacer que la agricultura sea ecológica, económica y socialmente sostenible. Se nota que hay una sensación real de nuevo comienzo en la base. Los jóvenes emprendedores e investigadores aportan una enorme cantidad de creatividad y dinamismo. Los informáticos y los expertos en inteligencia artificial están descubriendo que la agricultura es un campo apasionante para los futuros desafíos del desarrollo

Usted es un físico que investiga la tecnología de sensores. ¿Qué representa esta disciplina para la agricultura? ¿Dónde se utilizan los sensores?

Actualmente, de hecho, en todas partes donde las máquinas se están haciendo más inteligentes o más eficientes para su uso en un sector agrícola que tiende cada vez más hacia la sostenibilidad. El objetivo es utilizar diferentes sistemas de sensores para comprender en profundidad todos los problemas agrícolas importantes. En el futuro, podría significar: sin sensores, sin cosecha. El campo ya no se considera ni se trata como una unidad. Los sistemas de sensores ópticos de imágenes, como los escáneres láser, las cámaras estéreo y los sistemas hiperespectrales, o los sensores de radar, generan importantes datos en bruto que pueden interpretarse en relación con las propiedades del suelo o las características de las plantas. De esta manera, un campo puede dividirse según la calidad individual de las plantas individuales: esto ya es objeto de investigación. Los datos del sensor se combinan con otros datos, como el suelo o los meteorológicos. Ya existen soluciones prácticas para acceder a las diversas fuentes de datos, como la plataforma de intercambio de datos universal y neutral del fabricante para agricultores, “agrirouter”. Los principales desafíos son interpretar los datos combinados y las instrucciones para la acción resultantes.

¿Por ejemplo?

Si el rendimiento es menor en una parte concreta del campo, surge la pregunta de si debe aplicarse más o menos fertilizante a esa sección para aumentar potencialmente el rendimiento. Para obtener instrucciones de acción a largo plazo, debe tenerse un amplio conocimiento sobre las plantas y el suelo y la interpretación de los últimos datos de los sensores.

Cuando los sensores determinan las condiciones del suelo y lo maduras están las plantas; cuando están escaneando el campo y conocen cada planta; cuando, en última instancia, las máquinas robotizadas están haciendo el trabajo: ¿se está volviendo un anacronismo el agricultor en su tractor?

Definitivamente no. Al igual que si usa una lavadora, no se sienta en casa durante horas mirándola. Un agricultor tiene otros muchos trabajos importantes que hacer si hay máquinas autónomas trabajando en el campo. Un alto grado de automatización ayuda a que la agricultura sea más sostenible. Los procesos y métodos utilizados en la producción vegetal y la cría de animales ofrecen potencial de mejoras ecológicas y económicas al incorporar el conocimiento y la experiencia de los agricultores. Un ejemplo es el diseño y desarrollo de un sensor para medir el grado de humedad del maíz desmenuzado. Cuando es de entre el 60 y el 80 por ciento, identificar este valor automáticamente es muy relevante desde una perspectiva comercial. La tecnología por sí sola no resuelve ningún problema, pero a menudo es una excelente manera de ayudar a encontrar una solución para ellos.

El tractor es, en definitiva, un vehículo auxiliar que arrastra principalmente otras máquinas. ¿Se retirará si los robots de campo autónomos se hacen cargo?

Una pregunta interesante. Porque el tractor en sí es, en realidad, una máquina de propósito cero. Un tractor solo casi no ayuda a nadie, excepto a la empresa que lo vende y, quizás, al agricultor, que puede impresionar a sus vecinos con una máquina grande. Aparte de eso, el tractor solo vale realmente cuando está conectado, mecánica y digitalmente, a un implemento para procesos agrícolas. El implemento es la parte importante de la unidad, porque determina el proceso. Ya sea que esté fertilizando, recolectando heno con un carro cargador o trabajando la tierra, el tractor es una herramienta para una máquina que hace el trabajo real. Este enfoque se denomina gestión de implementos de tractor (TIM). Esto significa que los implementos inteligentes para sembrar, fertilizar o cosechar están conectados en red con el tractor para que se conviertan en una sola unidad. Si, en el futuro, los implementos van a funcionar por sí mismos como máquinas autónomas; es decir, la función de tractor está integrada en el apero autónomo, entonces el viejo tractor, bueno, sería realmente superfluo.

Entonces, ¿hasta la vista, tractor?

No necesariamente. El tractor también es una máquina especialmente flexible. No tiene un campo de uso específico. Puede conectar varias máquinas y así procesar módulos, lo que convierte al tractor en una herramienta valiosa. En principio, esto la convierte en una plataforma de transporte flexible para muchos procesos diferentes. No podemos decir en este momento dónde va el camino del tractor. Los tractores autónomos pueden tener un papel y en eso ya se está trabajando.

Con BoniRob, ha desarrollado un robot de campo que se las arregla sin tractor.

Nuestro BoniRob representa una posibilidad para el trabajo futuro. Lo desarrollamos junto con Bosch y Amazone. BoniRob es una plataforma de transporte flexible que funciona de forma autónoma, sin conductor. Tiene un diseño muy flexible y pueden integrarse diferentes aplicaciones para diferentes funciones. Para el cultivo, hay un módulo que investiga las características de las plantas. Otro módulo mide la condición del suelo. Otra aplicación puede distinguir las malas hierbas de las plantas de cultivo y controlarlas mecánicamente mediante sensores de imágenes. Es como con el tractor: sin una aplicación, y con eso me refiero a módulos de hardware inteligentes, BoniRob no tiene ninguna función. Pero es ideal para todo tipo de aplicaciones cuando se le agrega algo. Entonces, el agricultor no necesita comprar un vehículo diferente para cada trabajo.

Con el debido respeto, solo en términos de apariencia, el BoniRob no es bonito. ¿Estamos viendo la extinción de las grandes máquinas agrícolas al utilizar cada vez más máquinas más pequeñas y flexibles?

No estoy de acuerdo. A mis ojos, incluso los pequeños robots son bonitos (risas). Es cierto que las tendencias actuales están dominadas por máquinas XXL, cada vez más grandes, pero los sistemas autónomos más pequeños en la categoría XXS son una estrategia alternativa para la agricultura sostenible. Con máquinas grandes, el fallo de un sistema, por ejemplo, en una cosechadora, es un factor de coste importante. Cuando hay muchos sistemas pequeños, el riesgo económico es menor. Existe un mayor potencial de soluciones ecológicas. En el caso de los sistemas pequeños y de bajo coste, los problemas sociales en todo el mundo también varían, especialmente porque más del 90 por ciento de todas las explotaciones de todo el mundo tienen menos de cinco hectáreas.

La disponibilidad es un tema clave. Por ejemplo, Continental está desarrollando también sensores de neumáticos para la agricultura que avisan desde el principio si puede surgir un problema con la presión del aire. ¿Los neumáticos también adquirirán un nuevo significado en la agricultura 4.0?

Por supuesto. "Mantenimiento predictivo" es una clave real. No quiero ver un problema cuando sea demasiado tarde. Aquí los neumáticos juegan un papel importante. Actualmente, si una cosechadora se inutiliza debido a un defecto en los neumáticos en una ventana de recolección estrecha, puede tener graves consecuencias financieras para el agricultor, sin mencionar la seguridad. El hecho de que los neumáticos estén integrados en la arquitectura digital es un avance positivo. Por ejemplo, si en el futuro un sensor de neumáticos no solo proporciona datos sobre la presión de los neumáticos, sino también sobre el patinaje en el terreno o sobre el grado de humedad del suelo, pueden sacarse conclusiones importantes. Complementado con datos de una aplicación meteorológica, un robot de campo podría concluir que, probablemente, se quedaría atascado en el barro. Esto da como resultado instrucciones concretas para el agricultor. También existe la posibilidad de ajustar las presiones de inflado de los neumáticos de forma dinámica, de un campo a otro. Sin embargo, un sensor de neumáticos es solo uno de los muchos componentes de las tecnologías de agricultura de precisión. Por ejemplo, veo un gran potencial en las tecnologías 3D, incluso en Continental.

Ha mencionado el tema de la seguridad. ¿Cómo hacen las máquinas autónomas que la agricultura sea más segura?

En un campo enorme en el granero de Norteamérica, por supuesto, no hay un tráfico público significativo: se trata de eficiencia. Sin embargo, el peligro de accidentes disminuye cuantas menos personas manipulen máquinas complejas. Y durante otras tareas, como la cosecha de patatas, hay muchos trabajadores cerca de una máquina cosechadora. Por ejemplo, como parte del proyecto de investigación “Agro-Safety”, estamos probando la seguridad de las máquinas de alimentación autónomas en las granjas. Esto se centra en sensores que detectan personas y apagan la máquina inmediatamente cuando existe algún peligro. El desarrollo de sistemas autónomos, como en el sector de la automoción, va acompañado de la introducción de sistemas híbridos, por ejemplo, en forma de ADAS para la conducción y el trabajo autónomos. Esta llamada autonomía adaptativa también incluye maquinaria agrícola autónoma y no autónoma, que trabaja conjuntamente en un campo.