Sin embargo, y pese a ello, los expertos no descartan que la recolección robótica esté lista en dos o tres años. Se convertirá en un gran alivio, al eliminar, al menos en parte, la dependencia de la mano de obra, un problema que padecen todos los países productores, y que este año, en Polonia, ha mostrado su cara más amarga debido a la mano de obra ucraniana.
Interpoma 2022 fue la ocasión ideal para presentar al mundo, el estado actual de los diversos proyectos. Participaron Peter Ferguson de Advanced.farm (Estados Unidos), Elia Bruni de Aigritec (Italia), Avi Kahani de FFRobotics (Israel), Chao Chen de la Monash University (Australia), Han Smits de Munckhof (Países Bajos), Hunter Jay de Ripe Robotics (Australia) y Yaniv Maor de Tevel Aerobotics Technologies (Israel).
Los avances más significativos
Algunas de las propuestas están más adelantadas que otras, pero todas ellas persiguen objetivos comunes: la máxima eficiencia en recolección (pueden trabajar 24 horas al día), con el mínimo impacto en el fruto y un importante ahorro en costes de mano de obra.
Uno de los modelos más evolucionado es el de Yaniv Maor, de Tevel Aerobotics Technologies (Israel), que trabaja con pequeños robots-dron de forma aérea. Para desarrollar su modelo, el robot FAR (Flying Autonomous Robot), Tevel colabora con Darwing Harvesting Group, que además se encargará de distribuirlo en todo el mundo, y con la empresa italiana Rivoira. El objetivo es llegar a trabajar con 100 robots a la vez. Cada robot- dron sabe en qué punto se encuentra el resto y recogen datos durante el proceso de recolección. Otra de sus ventajas es la adaptación a distintos cultivos como nectarinas, ciruelas, peras… y la aplicación para tareas de poda autónoma.
Por otro lado, para aguacate, Tevel ha desarrollado una aplicación de su robot con la empresa Bumblebee ai que toma datos de polinización y optimiza en un 30% el rendimiento.
Advanced.farm ha creado una máquina que recoge productos tan delicados como los frutos rojos con robot de brazos mecánicos. De ahí han adaptado el desarrollo a maquinaria para manzana que consigue recolectar 1 pieza cada 2 segundos. Aunque con este modelo, y en el momento actual se sustituye gran parte de la mano de obra no se consigue recoger el 100% de la cosecha.
La compañía Aigritec, busca con sus soluciones de recolección aumentar la precisión, mejorar el trabajo de los productores, aumentar la sostenibilidad a través de la reducción del 70% del agua y 90% de emisiones de CO2, así como un aumento de rendimientos en campo del 40%. “La recolección manual deja paso a la agricultura de precisión con robotización e inteligencia artificial. Entre sus ventajas está la aplicación de fitosanitarios de forma precisa y focalizada”, explican desde la propia empresa. Y es que la primera versión de robot que propone Aigritec no solo sirve para recolectar, sino también para otras tareas como el conteo de frutos, etc.
Avi Kahani de FFRobotics (Israel) está desarrollando robots recolectores de 12 brazos que recogen simultáneamente a izquierda y derecha de cada línea de cultivo, con una tasa inferior al 5 % en daños en fruto. Actualmente trabajan para adaptar la máquina a distintas variedades y minimizar daños mecánicos, y entre sus próximos objetivos está la recogida automatizada de contenedores en el campo. La empresa colabora con Automated Ag y Maf Roda.
Desde la compañía MonashUni (Australia) explican que su robot MARS, uno de los más eficientes, ya es capaz de recolectar 9,5 manzanas por segundo con menos del 1% de daños en la piel y trabajar en condiciones de oscuridad, detectando con IA el estado de los frutos.
Munckhof trabaja con partners para optimizar el desarrollo y ahorrar costes. Un ejemplo de ello es la adaptación del brazo mecánico de Kuka para su robot. Su mayor éxito, hasta la actualidad ha sido un nebulizador autónomo.
El prototipo de robot de Ripe Robotics ha costado menos de un millón de euros entre las distintas versiones que han desarrollado. Para esta campaña esperan recolectar 20.000 piezas de fruta y en 2023 tendrán varios robots en campo.
Barreras de los robots vs operarios:
Maximizar la eficiencia
Retos como que el robot consiga detectar las manzanas escondidas detrás de hojas o pasar del 70% al 90% de recolección están en el punto de mira de las empresas desarrolladoras. Para ello aplican visión artificial y tratan de afinar los movimientos, por ejemplo, de los brazos robotizados. Entre las cuestiones que plantearon está calcular si es más rentable dejar lo que no consigue alcanzar la máquina en el árbol o recogerlo con mano de obra.
¿Punto de madurez?
Una de ellas es su menor capacidad al distinguir qué frutos están maduros y son recolectables de los que no. Para solventarlo, la ‘formación’ o ‘educación’ de las máquinas, dotadas con visión artificial y big data, permitirán superar estas trabas de forma paulatina, explicaron.
Retorno de Inversión
El coste de robots para recolección es otra de las barreras para las empresas. La inversión inicial es alta. Las empresas de maquinaria son conscientes de ello, y por este motivo algunas se plantean un modelo de alquiler en el que se equipare el precio con el coste que supondría tener operarios.
