Valeri Oliver, Managing Editor en AVNET nos explica como los retos de diseño más apasionantes para la próxima agricultura inteligente, pueden ya encontrarse en nuestros campos, huertos y viñedos.
Según varios informes, la agricultura se encuentra al borde de una transformación no vista desde la Revolución Industrial (1760-1840), cuando se introdujeron las desmotadoras, las segadoras y las trilladoras de algodón e hicieron que los trabajos de cultivo fueran menos intensivos en mano de obra y más productivos en resultados.
Los drones equipados con procesadores edge AI y los sistemas de imagen multiespectral e hiperespectral permitirán realizar evaluaciones y acciones autónomas, lo que significa que las fincas y las granjas serán más resilientes a los desafíos impredecibles del clima, las plagas y las enfermedades.
Estamos hablando de drones que no sólo vuelan, sino que también piensan, analizan, actúan de forma autónoma y responden rápidamente.
No sorprende que los ingenieros de diseño se encuentren todavía en la fase inicial de esta innovación.
La mitad de la tierra habitable del mundo se utiliza para la agricultura y la población mundial se ha más que duplicado desde mediados del siglo XX. A la hora de satisfacer las necesidades de una población en rápido crecimiento en un planeta con recursos de tierra finitos, resulta esencial mejorar la producción agrícola.
Los ingenieros de diseño están abriendo el camino en el aprovechamiento y la creación de la próxima generación de sistemas autónomos para abordar los crecientes desafíos alimentarios, aumentar la productividad y reducir los impactos ambientales de las zonas de cultivo. El futuro de la agricultura es inteligente, automatizada y sostenible y se enfrenta a unos desafíos de diseño apasionantes.
Sensores que ven lo invisible
Los sensores que pueden “ver” más allá del espectro visible humano forman el núcleo de la futura tecnología de drones agrícolas.
Las imágenes multiespectrales, ya bien establecidas, capturan datos en el rango del infrarrojo cercano para monitorizar la “salud” de las plantas, el estrés hídrico y la presencia de enfermedades.
¿Y ahora qué? Pues ahora toca la imagen hiperespectral o la capacidad de «leer» cientos de bandas de luz en todo el espectro electromagnético para desbloquear conocimientos.
Por ejemplo, los drones con estos sensores podrían observar cambios químicos sutiles en las plantas antes de que aparezca cualquier estrés visual. Las deficiencias de nitrógeno o las infecciones por hongos podrían detectarse a nivel molecular. En consecuencia, los agricultores se benefician de la capacidad de poder actuar antes de que los problemas sean evidentes.
Pero actuar antes de que los problemas vayan a más no es la única ventaja. Este tipo de sensor contribuye a reducir la necesidad de aplicaciones químicas “masivas” en los campos, ya que en su lugar se pueden aplicar soluciones específicas. Además, esto es mejor para el medio ambiente y menos costoso para el agricultor y, además, genera mayores rendimientos.
El próximo paso adelante implica el uso de sensores cuánticos combinados con modelos predictivos.
Utilizando principios de la mecánica cuántica, los sensores cuánticos podrían medir los cultivos con una precisión de niveles moleculares.
Montados en drones, estos sensores, cuando se emplean con modelos predictivos, podrían pronosticar sequías con meses de anticipación para poder cambiar los patrones de riego, mejorando considerablemente las prestaciones de la tecnología actual.
