Detección y control de las malas hierbas con inteligencia artificial

Las malas hierbas suponen un problema que se puede atajar de raíz. Su densidad y composición no son uniformes, lo que dificulta su localización. Para ello se requieren medios tecnológicamente muy avanzados, como la inteligencia artificial.

En la agricultura europea, incluida la española, la protección del cultivo es el caballo de batalla. Las malas hierbas tienen efectos muy nocivos. Un control localizado, de forma mecánica o química, puede reducir notablemente su impacto. Además, en la agricultura ecológica hay sistemas de control alternativos, que se presentan como una gran oportunidad.

Se han puesto en práctica 2 proyectos muy reveladores, que proponen soluciones innovadoras para el control de las malas hierbas en cultivos como el cereal, el olivar, el tomate o la remolacha.

En primer lugar, está el proyecto DACWEED. Se apoya en 3 pilares para realizar un tratamiento efectivo de precisión: sensores para discriminar y detectar la posición de cada planta en el campo; un sistema de apoyo a la toma de decisiones capaz de decidir el tratamiento en tiempo real; y un implemento controlado mediante tecnología ISOBUS para aplicar los fitosanitarios.

Su labor conjunta constituye un sistema inteligente, de un coste asumible, que ha demostrado ser efectivo en distintos suelos de nuestra geografía. Se trata de una combinación de cámaras digitales e inteligencia artificial para detectar y clasificar las malas hierbas en tiempo real. Tras ser cuantificados los cultivos y malas hierbas, un sistema de apoyo a las decisiones puede considerar si compensa a nivel económico realizar el tratamiento. Y todo en décimas de segundo.

En los años 2020 y 2021 este proyecto dio sus primeros pasos en pulverizadores de varias marcas con ISOBUS. Sus avances fueron presentados en las ferias más relevantes del sector. La clave de su éxito se debió, en buena parte, a los algoritmos de inteligencia artificial. Primero se tomaron imágenes de 2 grupos de cultivos: cereales y hortícolas. Sobre el grupo de cereales se estudiaron 12 parcelas sembradas con semillas de las especies vegetales junto con 9 especies de malas hierbas; sobre el grupo de los hortícolas se trabajó con tomates y diversas especies de malas hierbas. De cada imagen tomada se creó otra binaria para separar el material vegetal del suelo, lo cual ofrecía una excelente perspectiva para analizar cada una de ellas y su interacción.

Hasta hoy, las soluciones de tratamiento localizado de las marcas comerciales son sistemas cuyos componentes (sensores, identificación y pulverizadores) son conjuntos cerrados sin modularidad, lo que supone una gran inversión. En cambio, este proyecto logró una precisión de hasta el 98% en la detección y discriminación de las especies de malas hierbas, incluso incorporaba un sistema de toma de decisiones que permitía optar en cada momento por pulverizar o no esa mala hierba a través de un control independiente de cada boquilla o tramo del pulverizador. En conclusión, este proyecto ofrece una solución adaptada a múltiples cultivos, malas hierbas y sistemas de tratamiento. Además, es fácil de implementar y con bajo coste para el agricultor.

En segundo lugar, tenemos un proyecto más local conocido como WEEDINATOR. Se desarrolló en España para controlar las malas hierbas mediante algo insólito: la erosión causada por el impacto de gránulos impulsados por aire, procedentes de residuos agrícolas.

El objetivo final era evaluar las posibilidades de eliminar las malas hierbas. Para ello se generó un conocimiento científico acerca de los fenómenos físicos de interacción entre los gránulos impulsados por aire y las malas hierbas, lo cual permitiría configurar el proceso de aplicación. Esto supuso hacer ensayos de laboratorio sobre malas hierbas comunes al tomate, remolacha azucarera y olivar. En el 88% de los ensayos, la mala hierba fue controlada en más de un 80%.

Además, se creó una plataforma de laboratorio para detectar plantas y determinar con precisión milimétrica la distancia entre ellas. Contaba con sensores fotoeléctricos infrarrojos, encoder óptico, plantas artificiales 3D, etc. En condiciones de laboratorio, a diferencia del campo, no se encuentran obstáculos en la línea de cultivo. Por eso, después se diseñó otra plataforma de monitorización en condiciones reales de campo, que permitió la validación de los sensores y el encoder.
El resultado ha sido un excelente sistema de discriminación entre planta y mala hierba que, unido al equipo neumático de aplicación de residuos agrícolas, permite proteger mejor los cultivos.