Conducir a través de un sistema de realidad virtual, una máquina cosechadora de manzana ubicada en las regiones de O’Higgins o del Maule, desde Santiago o incluso desde otro país, puede parecer ciencia ficción, pero está cada día más cerca de ser una realidad. De hecho, controlar el riego a distancia con el botón del teléfono celular es una posibilidad habitual para muchos en la agricultura y contar con sistemas masivos de recolección de datos de los campos a través de drones se ha ido extendiendo en la industria. Pero estos son solo algunos de muchos avances tecnológicos.

A lo largo de las últimas décadas, la mecanización de los procesos productivos se ha enfocado en reemplazar con máquinas las tareas realizadas por las personas. Sin embargo, en la actualidad los desarrolladores de estas tecnologías están yendo más allá, ya que se necesita hacer mucho más con menos recursos: agua, suelo y clima son elementos cada vez más limitados. De hecho, para el Banco Mundial, en el futuro se precisa de un sistema agrícola que produzca un 50 % más de alimentos para abastecer a los 9.000 millones de personas que habitarán el planeta en 2050, haciéndolo de tal forma que entreguen una solución nutricional óptima, utilicen eficientemente los recursos y cuiden el medioambiente.

Por otra parte, la falta de mano de obra y sus altos costos asociados están planteando diversos desafíos para la producción agrícola y, especialmente, para la fruticultura en Chile y el mundo. Solo en California, el 71% de los productores reconoce tener problemas en esta materia, dejando a un quinto de los agricultores sin posibilidades de terminar sus cosechas por no contar con personal para hacerlo. “Los recursos disponibles de mano de obra para la industria de vegetales y frutas frescas se están volviendo cada vez más escasos. Solo en Estados Unidos la fuerza de trabajo agrícola ha caído desde 3,4 millones a un millón durante el último siglo y un 20% entre 2002 y 2014, y los costos han aumentado 51%”, dice Al respecto, Ed Treacy, vicepresidente de Eficiencias de la Cadena de Suministro de Produce Marketing Association (PMA). 

1. Harvest Crop Robotics. 2. Soft Robotics. 3. FF Robotics.En Chile la realidad no es muy distinta. Si en 1975 casi el 22% de la fuerza laboral se destinaba a la agricultura, para 2016 esta representaba manos del 10%. Se calcula que, en la actualidad, falta un tercio de la gente necesaria para completar las cosechas, a pesar del aumento de la inmigración. A su vez, los salarios y otros ingresos asociados a mano de obra en importantes industrias como la uva de mesa llegan al 70% de los costos de producción.

“El entorno está cambiando y las estructuras de costos están cambiando. Los mercados están cambiando, al igual que las demandas por las calidades y los requisitos para la seguridad de los alimentos. Todas estas cosas están creando una necesidad de cambio y la tecnología puede proporcionar soluciones para la mayoría de ellos”, dice Ed Treacy sobre el tema.

Por eso, en los últimos años la mecanización –artefactos operados por personas, que permiten hacer más de lo mismo de manera más eficiente- ha dado paso a la automatización, con el desarrollo de nuevas herramientas para optimizar los procesos agrícolas, como instrumentos de detección de contaminantes en tiempo real, aviones y drones que mapean zonas agrícolas y logran detalladas imágenes de una planta, elementos de robótica en máquinas clasificadoras de fruta, cosecha mecanizada, tractores manejados por GPS, paletizadoras y empaquetadoras automáticas, softwares de monitoreo de huertos y trazabilidad.

“Esta automatización implica cambiar la forma de hacer las cosas y cómo se produce en agricultura”, afirma Ed Treacy. Es lo que sucede, por ejemplo, a la empresa Taylor Farmas y la cosecha de lechuga con máquinas equipadas con láser de agua, lo que exige nuevas plantar nuevas variedades que se puedan adaptar a este sistema.

Inteligencia Artificial

En los últimos dos años, en el mundo se han invertido US$ 7,8 mil millones en compañías AgTech, principalmente en Estados Unidos. El uso mundial de robots a nivel industrial se ha duplicado desde 2010 y sólo entre 2014 y 2015 aumentó 12%.

La automatización y la mecanización se encuentran en un punto de inflexión, gracias a la irrupción de la inteligencia artificial (AI por sus siglas en inglés). “El término AI se emplea cuando una máquina realiza las funciones que los humanos asocian con la mente, como el aprendizaje y la resolución de problemas. Las nuevas máquinas aprenden de su experiencia. Las aplicaciones de robótica están teniendo más atención que la inteligencia artificial, porque pueden reemplazar –por ejemplo- a cientos de cosechadores, pero la AI asistirá más allá de reemplazar tareas pesadas”, comenta Minos Athanassiadis, socio director de la empresa asesora Fresh Link Group.

La AI permite a las personas programar tareas complejas en los computadores o configurarlos para aprender a perfeccionar sus procedimientos a través de la experiencia, como lo hacen los humanos. Es lo que ocurrió en programas como Google DeepMind, en el cual la máquina fue diseñada para jugar al póker e incorporar diversos trucos, aunque en este caso sorprendió al aprender sola a mentir para engañar a sus rivales. O como sucedió en julio con un programa que estaban desarrollando ingenieros de Facebook en máquinas que estaban siendo “entrenadas” para realizar negocios: decidieron apagarlas porque estas habían dejado de hablar en inglés y creado un nuevo lenguaje más eficiente y lógico.

Chatbots (programas informáticos con los que se puede conversar), asistentes digitales, Pokemon GO (videojuego de realidad aumentada), el programa Watson de IBM (que puede responder a múltiples preguntas) o los vehículos autónomos son solo otros ejemplos de las compañías y tecnologías que hoy proveen inteligencia artificial a las personas. Aunque hay algunos casos que, por lo habituales, ya no llaman la atención, como el sistema Siri de Apple, que permite dar y recibir instrucciones habladas y que hasta hace apenas un lustro simplemente no existía.

A pesar de ello, dice Athanassiadis, “las aplicaciones de inteligencia artificial están menos desarrolladas y avanzadas en el rubro de la fruta y la verdura, porque requieren de muchos datos, una plataforma común, confianza y seguridad tanto del lado del productor como del tecnólogo y una repetición y capacitación constante sobre un gran conjunto de datos para poder ser de utilidad”.

Cosecha Automatizada

A pesar de que el agro es una de las industrias menos digitalizadas en el mundo, existen diversos ejemplos en que la automatización y, en algunos casos, la inclusión de AI está cambiando el potencial de lo que se puede alcanzar en el futuro.

La empresa Harvest Crop Robotics –un joint venture que reúne al 20% de la industria de la frutilla en Estados Unidos- ha desarrollado una cosechadora para este berrie, que ayuda a contrarrestar buena parte del valor de la mano de obra en cosecha, que se lleva el 33% de los costos anuales de los productores de frutilla en ese país. “Con esta máquina, equipada con GPS y cámaras, los rendimientos no están limitados a la cantidad de trabajadores. Se puede cosechar cuando las frutillas han logrado la madurez óptima, en los momentos más fríos del día e incluso durante los fines de semana”, comentan en esta empresa. La cosechadora demora ocho segundos por planta y sólo 1,5 segundos en moverse a la siguiente. Cubre 3,2 hectáreas por día, realizando el trabajo de 30 cosecheros.

Otro ejemplo es un brazo robótico hecho con material suave y que simula las características de un pulpo. Elaborado por Soft Robotics gracias a un joint venture de esta compañía con Taylor Farms en California, le permite a esta última seleccionar frutas y verduras de diferentes tamaños y formas y empaquetarlas para ensaladas, snacks y otros productos listos para el consumo.

En esta misma línea, la empresa FF Robotics desarrolló una plataforma de cosecha (que se usará comercialmente en 2018), que simula la mano humana para realizar el proceso de cosecha de manzana, pero con una efectividad diez veces mayor y que puede recoger el 85% de la fruta. A su vez, los robots diseñados por Abundant Robotics también están hechos para trabajar con manzanas, para lo cual tienen la capacidad de localizar la fruta y determinar su madurez, sacarla y llevarla a un recipiente sin producirle daños, lo que exige a los productores cambiar las configuraciones de los árboles, con el fin de permitir el uso de esta tecnología.

Nuevos Hardwares

La cosecha es solo una de las tantas funciones agrícolas que pueden emplear soluciones de avanzada. La compañía Blue River Technology ha creado la tecnología See & Spray para que, a través de visores e inteligencia artificial y gracias a un amplio catálogo con imágenes e información de los diferentes cultivos y sus estados, las máquinas puedan fumigar o fertilizar de acuerdo a las características y las necesidades de cada planta. Mientras un computador visual es capaz de aprender a identificar las plantas y saber qué hacer con ellas, la tecnología robótica hace que la máquina realice aplicaciones precisas donde corresponde. Sólo en el caso del algodón en Estados Unidos, See & Spray tiene una capacidad de cobertura de 16 hectáreas diarias por máquina.

Esta empresa es parte de una nueva generación de compañías de hardware que desarrollan equipos autónomos para usar en los campos. Sus pares incluyen otras como Harvest Automation, Deepfield Robotics, Kespry, Lely, Autonomous Tractor y Vision Robotics. Justamente esta última está desarrollado un prototipo de un podador automático de vides. Este utiliza un tractor que se moviliza en forma autónoma en tramos de 45 centímetros, para detenerse, cortar y moverse nuevamente. Mientras se traslada, unas cámaras instaladas en el sector delantero toman fotografías pulgada a pulgada, que permiten generar un modelo que calcula puntos de corte y un plan para llevar a cabo esta tarea.

Se trata, a fin de cuentas, de soluciones deslumbrantes. Pero Ed Treacy advierte que los productores deben tener cuidado al implementarlas. “Si intentan automatizar o aplicar tecnología a una operación mal administrada, lo que se obtiene es una operación que falla más rápido. Hay que asegurarse de estar dispuestos a cambiar y colocar las disciplinas en su lugar cuando sea necesario, para así administrar la nueva tecnología correctamente. En la mayoría de los casos, no se puede ejecutar la operación de la misma manera que antes de la implementación tecnológica. Puede que se tenga que contratar a alguien con diferentes habilidades, ya que la persona que fue excelente en la administración de un equipo de trabajo puede no poseer las habilidades para administrar una operación automatizada”, explica. En definitiva, concluye Minos Athanassiadis, se trata de lograr mejoras específicas a necesidades concretas, a partir de las cuales se puedan ir construyendo nuevos avances.