Así funciona Vegebot, el robot recolector de lechugas

Al igual que surte de novedades y aplicaciones al retail, la industria médica, la arquitectura o la búsqueda de soluciones energéticas sostenibles, la Inteligencia Artificial también tiene numerosas ventajas para la mejora de la eficiencia en los cultivos agrícolas, la planificación frente al cambio climático o la optimización de los ciclos de producción, como sucede con el arroz en Taiwán.

Hoy hablamos de la alianza entre machine learning y agricultura. Se trata en este caso del sofisticado autómata Vegebot, un robot entrenado usando un algoritmo de aprendizaje automático que lo ayudó a distinguir las lechugas sanas listas para la cosecha, entre una amplia variedad de condiciones climáticas. Mientras que algunos cultivos como el trigo o la patata son sencillos para la recolección mecánica a gran escala, el desarrollo de sistemas automatizados autónomo para recoger un vegetal como el pepino o la lechuga siguen presentando múltiples desafíos y retos.

La lechuga cuenta con dos problemas principales que explican la resistencia de este cultivo a la automatización. Por una parte crece plana en el suelo y es necesario cortarla en puntos precisos, mientras que tiene complejidades para la visión de robots, que debe encontrar cada cabeza individual lista para ser recogida entre un mar de hojas verdes.

“Cada campo es diferente, cada lechuga es diferente”, dice Simon Birrell, coautor del estudio elaborado en la Universidad de Cambridge. Para adiestrar a este robot autónomo la idea era que el sistema pudiera identificar una cabeza de lechuga saludable en un campo verde abarrotado. 

Se desarrolló un algoritmo de aprendizaje automático y luego se entrenó el sistema robótico, primero en imágenes de lechugas y luego en lechugas reales en condiciones de laboratorio. Luego, el sistema se trasladó a las condiciones de campo de la vida real para aprender el aspecto de una cabeza de lechuga para la cosecha en una variedad de condiciones climáticas diferentes.

El segundo desafío fue producir una manera de asegurarse de que el robot pudiera cortar y recoger cada lechuga individual con la precisión necesaria para mantener una longitud de tallo de acuerdo con los estándares comerciales. Esto implicó un brazo de agarre suave diseñado a medida, con una segunda cámara cerca de la cuchilla de corte para garantizar que el corte sea suave y en la ubicación correcta.

Vegebot ha demostrado ser una máquina absolutamente pionera y vanguardista en su especie, identificando las lechugas iceberg de forma impresionante, con una tasa de éxito de localización del 91%. El sistema aún tiene que perfeccionarse, ya que la tasa de daños fue particularmente alta -en torno al 38%-. Los investigadores señalan que esta tasa de daño significa que un volumen significativo de lechugas recolectadas no cumplió con los estándares de los supermercados. 

Otro obstáculo a superar es la velocidad del sistema: el promedio de Vegebot es de casi 32 segundos para recoger cada lechuga. La lentitud es acusada con respecto a la velocidad de un recolector humano medio, aunque los responsables de creación del bot sugieren que contar con materiales de producción más livianos debería acelerar este proceso.

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Un sistema como este podría reducir potencialmente el desperdicio de alimentos, ya que el robot puede realizar varias pasadas en un solo campo, y solo selecciona frutas y verduras específicas que identifica como maduras. Los métodos actuales de recolección humana generalmente solo realizan barridos de campos en una sola ocasión, lo que significa que las frutas no maduras o no preparadas se recolectan y posteriormente se descartan.

“También estamos recopilando muchos datos sobre la lechuga, que podrían usarse para mejorar la eficiencia, como por ejemplo, qué campos tienen los rendimientos más altos”, dice la coautora de la investigación, Josie Hughes. “Todavía tenemos que acelerar nuestro Vegebot hasta el punto en que pueda competir con un humano, pero creemos que los robots tienen un gran potencial en tecnología agrícola”.

La nueva investigación fue publicada en el Journal of Field Robotics.