De la misma manera que se han automatizado las fábricas en los últimos 50 años, es la hora de que los robots, como en la novela de Asimov, se ocupen de los campos.
El libro Bóvedas de acero (1954) de Isaac Asimov desarrolla su historia en un futuro en el que los humanos se refugian en las ciudades y los robots se encargan de todas las labores agrícolas. Aún no estamos recluidos y parece que nuestro nivel de agorafobia dista de esos máximos. Pero no está lejos el momento en el que contemos con todos los elementos tecnológicos para que las labores agrarias estén totalmente automatizadas. Un tomate o una lechuga llegarán a nuestra mesa sin que la haya tocado una mano humana en ningún momento del proceso.
La reducción de la población rural, sumada al incremento del envejecimiento general (más acentuado en las zonas rurales), indica que no habrá suficientes personas en estas zonas para cultivar los alimentos que cada vez vamos a necesitar en mayores cantidades. La alternativa viene de la mano de la automatización de la agricultura, operada por menos personas. De la misma manera que se han automatizado las fábricas en los últimos 50 años, es la hora de que los robots, como en la novela de Asimov, se ocupen de los campos.
La agricultura autónoma: más allá del tractor
No son solo tractores, la agricultura autónoma usa la tecnología para operar sin intervención humana en múltiples procesos: la decisión de qué plantar, dónde plantarlo, cuándo hacerlo, cómo cultivarlo, cuándo cosecharlo, etc.
Pongamos un ejemplo: imaginemos un sistema que analiza los precios de los tomates en el mercado haciendo seguimiento de la evolución de este producto en diferentes foros en los que se ofrece esta información. A través de sensores en el campo y teledetección (satélites y drones), el sistema es capaz de evaluar el grado de maduración de los productos cultivados.
En paralelo, ha analizado la normativa sobre salud alimentaria (escrita en lenguaje para humanos) para determinar si son aptos para el consumo después de haberlos tratado, unas semanas atrás, de una infección. Por otro lado, el sistema ha accedido a los servicios de predicción meteorológica para conocer la evolución de temperaturas y precipitaciones. Apoyándose en los gemelos digitales que tiene de las plantas y parcelas, simula la evolución del estado del producto y toma la decisión de cuándo es el momento más óptimo (maximizar rendimientos de la explotación) para instruir, ahora sí, a los sistemas robóticos que procederán a la cosecha y distribución mediante el sistema logístico más conveniente.
¿Quimera o realidad?
Ya disponemos de bases científicas y tecnológicas sobre las que construir el logro de la agricultura autónoma. El grado de desarrollo de cada una de las «piezas» no es el mismo. Tractores autónomos sí, pero también cultivo automatizado de productos de ciclo corto y cosecha homogénea, como es el caso de lechugas; robots que cosechan pimientos apoyándose en visión artificial para reconocimiento de madurez, aunque de momento a velocidades demasiado lentas para ser rentables; sistemas de control de cosechas o insumos aplicados mediante mapas de precisión; quads que recorren parcelas a gran velocidad tomando cientos (o miles) de imágenes del suelo para poder determinar, mediante redes neuronales convenientemente entrenadas, los problemas de malas hierbas que tenemos y cuáles son los mejores tratamientos para las mismas; o inteligencias artificiales que hacen seguimiento de precios agroalimentarios y predicen su evolución.
El camino que queda por recorrer es todavía largo y complejo. Necesitamos la integración de todos los avances en un marco conjunto hacia el que dirigir los esfuerzos.
Asuntos que tenemos que resolver:
Muchos son los campos de I+D+i que confluyen en la agricultura autónoma. Sin pretender ser exhaustivos, veamos algunos que quizás no son tan evidentes:
- Procesar el lenguaje natural. Normativas, regulaciones y legislaciones están escritas en lenguaje para humanos. Necesitamos tecnología para compatibilizar el desarrollo de la regulación (hecha por humanos) con la ejecución de las actividades agrarias (hechas por máquinas).
- Modelar elementos de la realidad. Gemelos digitales como representación en los ordenadores de la realidad física que forma parte de la agricultura autónoma: las propias plantas, las explotaciones agrarias y hasta la maquinaria implicada. En ellos podemos evaluar su evolución y simular acciones antes de llevarlas a la práctica.
- Encontrar información necesaria y de la calidad que necesitamos. La Web puede ofrecernos mucha información, pero está llena de recursos mal descritos, informaciones inconsistentes, lagunas y datos fuera del alcance de los navegadores («Deep Web»). Encontrar y determinar su calidad y fiabilidad es un reto de la I+D+i.
- Integrar datos de diferente naturaleza y granularidad. Es necesario hacer convivir conjuntamente los datos con independencia de su origen, escala, tipo de dato, etc. Nos encontramos con recursos procedentes de datos abiertos, de provisiones de información geográfica o extraídos de fuentes publicadas en la Web. Pero todos ellos deben unirse para dar respuesta a los problemas que se nos plantean.
- Legislación, responsabilidades, seguros, sociedad. ¿Quién tiene la culpa si un sistema autónomo aplica mal un fitosanitario? ¿El agricultor, el proveedor de tecnología, el legislador? ¿Qué nuevos modelos de seguros vamos necesitar? ¿Está nuestra sociedad preparada para comerse tomates criados sin intervención humana? ¿Cómo vamos a educarla para esta nueva realidad? ¿Cómo lograr que confíe en ella? No solamente la tecnología marca los retos a los que tenemos que enfrentarnos.
Si logramos la colaboración entre los agentes involucrados (investigadores, empresas, administraciones públicas, clase política y sociedad), quizás no necesitemos esperar al siglo XLVII (época de la novela de Asimov) para normalizar la agricultura autónoma. Si los robots toman por completo los campos, que lo hagan bajo un control humano eficaz. Es el momento.
F. Javier Zarazaga-Soria, Catedrático del Departamento de Informática e Investigador del I3A, Universidad de Zaragoza; Javier Lacasta Miguel, Profesor Titular del Departamento de Informática e Investigador del I3A, Universidad de Zaragoza; Javier Nogueras-Iso, Catedrático del Departamento de Informática e Investigador del I3A, Universidad de Zaragoza y Rubén Béjar, Profesor Titular de Lenguajes y Sistemas Informáticos e Investigador del I3A, Universidad de Zaragoza
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