La producci\u00f3n agr\u00edcola es un tema que nos concierne a\ntodos por el papel fundamental que juega en la econom\u00eda y el bienestar de la\nsociedad. En los \u00faltimos a\u00f1os, se ha visto afectada a gran escala por el cambio\nclim\u00e1tico, exigiendo a los productores profesionales buscar soluciones\nconstantes a este problema que impide obtener el m\u00e1ximo provecho de la producci\u00f3n\ny la convierte en un verdadero reto. <\/p>\n\n\n\n
La tecnolog\u00eda avanza a un paso acelerado cada d\u00eda. Aquello que alguna vez fue un proyecto o visi\u00f3n del futuro, se ha vuelto realidad gracias a una serie de innovaciones que buscan mejorar y facilitar la cotidianidad de la sociedad, simplificando tareas que antes pod\u00edan llegar a ser muy complejas. Las actividades agr\u00edcolas no se quedan atr\u00e1s al momento de implementar nuevas tecnolog\u00edas en sus procesos. <\/p>\n\n\n\n
\u00bfConoces acerca del t\u00e9rmino Internet of Things o IoT? <\/strong><\/p>\n\n\n\n El \u201cInternet de las Cosas\u201d describe a una red de\nobjetos f\u00edsicos que pueden conectarse con otros sistemas y dispositivos a\ntrav\u00e9s de sensores, softwares u otras tecnolog\u00edas e intercambiar datos de forma\noportuna. De hecho, se puede encontrar al IoT en varios dispositivos de uso\ncotidiano como: smartphones, cafeteras, refrigeradoras, bombillas de luz, etc. <\/p>\n\n\n\n En este sentido, el estudio denominado \u201cSmart Farming Robot for Detecting Environmental\nConditions in a Greenhouse\u201d<\/a>, en el que colabora Wilmar\nHern\u00e1ndez<\/a>, docente investigador de la UDLA<\/a>,\nbusca involucrar este tipo de tecnolog\u00edas para mejorar los cultivos en los\ninvernaderos a trav\u00e9s del control clim\u00e1tico y ayudar a reducir los efectos da\u00f1inos\nprovocados por infestaciones de insectos en plantas y vegetales. <\/p>\n\n\n\n Para conseguir este objetivo, se utiliz\u00f3 un robot aut\u00f3nomo capaz de recopilar datos ambientales proporcionados por un sensor inal\u00e1mbrico de red, donde el agricultor no tiene informaci\u00f3n previa sobre el cultivo. Adem\u00e1s, est\u00e1 vinculado a una aplicaci\u00f3n de Machine Learning (inteligencia artificial) en donde a trav\u00e9s de un algoritmo de aprendizaje no supervisado, ayud\u00f3 a determinar patrones de crecimiento inapropiados en los cultivos en una escala de peque\u00f1a a mediana. <\/p>\n\n\n\n Por otro lado, se dise\u00f1\u00f3 una interfaz de usuario,\npermitiendo a los agricultores planificar tanto la ruta como la distancia que\nrecorrer\u00e1 el robot mientras recopila informaci\u00f3n de los sensores para observar\nlas condiciones del cultivo. El resultado de este recorrido es fundamental para\nla toma de decisiones del agricultor, generando un trabajo colaborativo entre el\nrobot y \u00e9l. <\/p>\n\n\n\n Finalmente, el estudio recuerda una vez m\u00e1s la\nimportancia e inter\u00e9s mundial por mejorar la producci\u00f3n agr\u00edcola mediante la\nimplementaci\u00f3n de rob\u00f3tica, sensores inteligentes, IoT, inteligencia\nartificial, entre otros. <\/p>\n\n\n\n