Un vigilante autónomo y un aplicado agricultor

Lo último en la agricultura autónoma es un robot que se mueve entre los tallos del maíz aplicando fertilizantes a medida que avanza.

Uno de los robots que hoy os presentamos nos llega desde el estado norteamericano de Minnesota donde un robot ha aprendido a moverse entre los campos de maíz para hacer el trabajo de un tractor de forma más eficiente, por ejemplo con el fertilizante en el campo. El otro proyecto es español, en concreto de la politécnica de Madrid, y nos explica cómo crear vigilantes robóticos siguiendo la teoría de juegos.

Farmbot fertiliza el campo de forma eficiente

El primero de ellos es Farmbot,  un robot diseñado para pasar entre las hileras de los campos de maíz para fertilizar dos hileras en cada recorrido que hace. Ocupa menos espacio que un tractor tradicional así que daña menos las plantas. También es mas eficiente a la hora de rociar el maizal en el ámbito medioambiental.

Farmbot usa GPS para saber por dónde tiene que moverse, delimitando el tamaño de la parcela de campo, y gracias a un escaneo por láseres es capaz de saber por dónde tiene que colarse para no chocar e ir entre dos filas para seguir con su proceso de fertilización.

Rowbot, la empresa responsable, lleva ya un tiempo trabajando en tecnología de este tipo y hace tiempo obtuvo renombre en el mundo de la agricultura al desarrollar un sistema de GPS para tractores optimizando algunas rutinas automatizadas, también importante es el uso de drones para controlar el estado del campo desde una posición cenital.

Ya en España, en concreto en la Universidad Politécnica de Madrid, el grupo de Investigación de Robótica y Cibernética está haciendo pruebas con un escuadrón de robots patrulla que aprenden a hacer rutinas de vigilancia siguiendo la teoría de juegos. Es decir, no siguen un patrón concreto sino que van aprendiendo a establecer su forma de actuar de forma autónoma.

Hay tres factores que determinan cómo funcionan estos robots. Por una parte tenemos los jugadores (los robots), las acciones (ir de un punto a otro) y los beneficios (distancia que deben recorrer, consumo de energía, tiempo invertido,…). Cogiendo estas tres variables cada uno define su propio camino y debe saber que ha hecho cada uno de los componentes de este escuadrón en la anterior partida.

Con la información de cada partida (ronda) los robots aprenden cuáles son los beneficios y cómo conseguirlos. Aquí se han de definir puntos de interés de forma paralela para evitar que los robots hagan la misma patrulla y se dejen así de cubrir otras zonas. Como podéis ver en la imagen algo más arriba, se trata de un prototipo muy sencillo: un robot motorizado con ruedas y varios sensores para reaccionar o enviar alertas.

El objetivo último de estos robots es sobretodo poder detectar amenazas y reportarlas para que otro cuerpo de defensa y seguridad se encargue de hacer el resto del trabajo.

Estos robots  cuentan con varios tipos de sensores que pueden ser capaces de detectar,drogas o explosivos pero en ningún caso se quiere introducir como un sustituto de la tecnología actual sino como un complemento para los sistemas de seguridad que ya existen.

Fuente: http://www.technologyreview.com/news/530526/a-nimble-wheeled-farm-robot-goes-to-work-in-minnesota/