La cosecha de datos impulsa la Agricultura 4.0

Los agricultores están convirtiendo datos de sensores en un activo estratégico, pasando de la agricultura preventiva a la predictiva.

Desde la Revolución Industrial, la automatización ha impulsado la producción. Hoy, la Industria 4.0 ha hecho que la mayoría de los procesos sean centrados en datos, siguiendo un ciclo de cinco pasos: recopilar, transmitir, almacenar, analizar y presentar. El último paso mantiene a los humanos en control, pero los datos también pueden retroalimentarse a actuadores, permitiendo automatización robótica.

La agricultura ha reflejado la industrialización en los últimos dos siglos, y la Agricultura 4.0 se está acelerando ahora. Al igual que la fabricación adoptó la gestión de datos, los agricultores están abrazando soluciones similares centradas en datos. Firmas industriales se expanden hacia ag‑tech, y fabricantes de equipos se ramifican hacia producción industrial. A pesar de su entorno no estructurado, la adaptabilidad de las nuevas tecnologías de datos está alineando la agricultura con automoción y aeroespacial, convirtiendo a los agricultores en ingenieros modernos.

Comenzó en los 90 con la primera automatización para el sector lácteo de alto valor —máquinas de ordeño de DeLaval (Suecia) y Lely (Países Bajos). Al mismo tiempo, surgieron clasificadores ópticos para granos, especialmente arroz, de Satake (Japón) y Bühler (Suiza). Algunas de estas tecnologías de clasificación encontraron nueva vida en agricultura de alta gama, como uvas de viñedo, donde la firma francesa Pellenc desarrolló equipos robóticos que convirtieron a los agricultores en científicos de datos.

Una vez que la automatización estuvo en marcha, los agricultores pudieron ir más allá de la observación pasiva del rendimiento para mejorar proactivamente tanto la calidad como la cantidad. Las pequeñas explotaciones una vez dependieron del ojo e intuición del agricultor; las operaciones masivas de hoy no pueden depender solo de los sentidos humanos. La tecnología de datos se ha vuelto central para guiar la granja en la dirección correcta —ya sea para pastoreo, producción de cultivos o productos premium como el vino.

Utilización de cámaras en la agricultura

El monitorizado de campos basado en drones es un ejemplo principal de gestión de datos agrícolas. Parrot, con sede en París, a través de su filial estadounidense MicaSense, fue pionera en una cámara que captura múltiples longitudes de onda para calcular mapas de índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) —ahora el estándar de la industria para monitorizar la salud de cultivos e identificar áreas problemáticas. En enero, Parrot anunció la venta de MicaSense a la empresa estadounidense de imágenes aéreas AgEagle Aerial por 23 millones USD. Los mapas NDVI ahora se descargan a tractores, permitiendo ajustes de fertilizante en tiempo real.

La Administración Federal de Aviación (FAA) de EE. UU. reporta que el 7 % de los 1,6 millones de drones registrados en EE. UU. sirven para fines agrícolas —más de 100 000 drones agrícolas activos. Aunque una pequeña parte del mercado de drones comerciales, el segmento agrícola es un generador significativo de ingresos. La recopilación de datos es cada vez más el dominio de robots, ya sean graneros autónomos, drones o tractores —los datos ya no son el nuevo petróleo; son el nuevo cultivo.

Utilización de IMU en la agricultura

Los robots de agricultura inteligente caen en dos categorías principales: aéreos (drones) y terrestres (tractores, cosechadoras). En ambos casos, la funcionalidad depende de varios sensores, siendo el sistema inercial para navegación y estabilización el primordial. Debe ofrecer alto rendimiento, fiabilidad, baja deriva de sesgo, baja inestabilidad de sesgo y comportamiento estable en temperatura —todo a un precio asequible para justificar la inversión.

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(Fuente: Yole Développement)

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(Fuente: Yole Développement)

Los drones monitorizan la salud de cultivos vía cámaras y a menudo se usan para fertilización de campos pequeños a medianos (<20 ha) como alternativa más barata a soluciones basadas en aviones. La navegación y estabilización precisas son críticas al apuntar una cámara al suelo; a 10 m de altura, un error de 5° se traduce en un error posicional de 80 cm. Aunque el GPS puede proporcionar precisión suficiente para muchas aplicaciones, unidades de medición inercial (IMU) robustas son esenciales para la estabilización de cámara.

Los vehículos robóticos terrestres navegan por filas de cultivos con precisión centimétrica para evitar dañar plantas. La mayoría confían en GPS preciso, previniendo doble fertilización o huecos. Sin embargo, las señales GPS pueden perderse —bajo árboles, por ejemplo— necesitando soluciones IMU o de sistema de referencia de actitud y rumbo (AHRS). Los IMUs basados en MEMS cumplen los requisitos de alto rendimiento, bajo tamaño, peso, potencia y coste (SWAP‑C) de aplicaciones terrestres.