Un robot impulsado por IA mejora la cosecha de tomates con estrategias inteligentes

La escasez de mano de obra en la agricultura ha llevado a un aumento en la automatización, especialmente en la recolección de cultivos. Sin embargo, no todos los cultivos son fáciles de manejar para las máquinas. Los tomates, por ejemplo, crecen en racimos, lo que obliga a un robot a seleccionar cuidadosamente los frutos maduros mientras deja intactos los inmaduros. Esto requiere un control preciso y una toma de decisiones inteligente.

Para abordar este desafío, el Profesor Asistente Takuya Fujinaga, de la Universidad Metropolitana de Osaka, desarrolló un sistema que entrena a los robots para evaluar la facilidad de cosecha de cada tomate antes de intentar recogerlo.

Su enfoque combina el reconocimiento de imágenes con análisis estadístico para determinar el mejor ángulo para recoger cada fruto. El robot analiza detalles visuales como el tomate en sí, sus tallos, y si está oculto detrás de hojas u otras partes de la planta. Estos datos guían al robot en la elección de la forma más efectiva de acercarse y recoger el fruto.

De la detección a la toma de decisiones de "facilidad de cosecha"

Este método se aleja de los sistemas tradicionales que se centran únicamente en detectar e identificar frutas. En su lugar, Fujinaga introduce lo que él llama "estimación de facilidad de cosecha". "Esto va más allá de simplemente preguntar '¿puede un robot recoger un tomate?' a pensar en '¿qué tan probable es una recolección exitosa?', lo cual es más significativo para la agricultura real", explicó.

En las pruebas, el sistema logró una tasa de éxito del 81%, superando las expectativas. Aproximadamente una cuarta parte de las recolecciones exitosas provino de tomates que fueron cosechados desde un lado después de que un intento inicial de frente fallara. Esto indica que el robot puede ajustar su enfoque cuando el primer intento no tiene éxito.

La investigación subraya cuántas variables afectan la recolección robótica, incluyendo cómo se agrupan los tomates, la forma y posición de los tallos, las hojas circundantes y la obstrucción visual. "Esta investigación establece 'facilidad de cosecha' como una métrica evaluable cuantitativamente, acercándonos un paso más a la realización de robots agrícolas que pueden tomar decisiones informadas y actuar inteligentemente", afirmó Fujinaga.

El futuro de la colaboración entre humanos y robots en la agricultura

De cara al futuro, Fujinaga imagina robots que puedan juzgar de manera independiente cuándo los cultivos están listos para ser cosechados. "Se espera que esto dé paso a una nueva forma de agricultura donde robots y humanos colaboren", explicó. "Los robots cosecharán automáticamente los tomates que sean fáciles de recoger, mientras que los humanos se encargarán de los frutos más desafiantes".

Los hallazgos fueron publicados en Tecnología Agrícola Inteligente.

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