Grandes distancias de tierra
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¿Cuándo regar las plantas?, ¿en la tarde o en la mañana? Hasta ahora, la hora de riego es un dilema. Si se realiza cuando no se debe, las matas pueden morir. Quizás en pequeños sembradíos no se note, pero cuando hablamos de grandes hectáreas de siembra, la situación cambia.

Considerando esta situación, el Departamento de Agricultura de los Estados Unidos ha realizado un donativo de 1 millón de dólares a un grupo de investigadores de UC Riverside y UC Merced para que desarrollen una máquina que les permita saber cuál es la hora del día acorde para realizar estas prácticas.

Esta donación parte de la Iniciativa Nacional de Robótica de la National Science Foundation, cuyo propósito, en este caso, es apoyar a los científicos para que ideen tecnologías que fomenten la producción nacional.

El proyecto se basa en desarrollar “una cámara de presión robótica” que tome muestra de las hojas de la plantas, las evalúe y pueda generar resultados inmediatamente. Además, el sistema podrá recolectar datos en grandes sembradíos, y durante un periodo de tiempo determinado, es decir, no se limita a información temporal.

¿Qué se logra con esto? Que los agricultores mantengan datos actualizados de las siembras. De modo de que puedan planificar los riegos, “optimizar el tiempo y el esfuerzo de los especialistas en cultivos”. Esto se traduce en utilizar de forma correcta los recursos que se tengan para sustentar la producción, evitando caer en gastos innecesarios.

Una forma de apoyo para los estudiantes

El proyecto está planteado para ejecutarse en cuatros fases “desarrollo de la cámara, desarrollo de la visión artificial para que el robot pueda ver el agua proveniente de los tallos de las hojas, coordinar varios robots, en el aire y en tierra, y evaluación”. Etapas que se deberían llevar a cabo un periodo de cuatro años. Además de servir de apoyo para estudiantes graduados, y como proyecto de investigación para alumnos universitarios.

¿Fecha estimada finalización del proyecto? Se espera que el sistema esté listo para el primer trimestre del 2022, y así comenzar con las respectivas “pruebas de campo”.

Este programa está pensando para beneficiar a la comunidad en general. Los investigadores han dicho que una vez finalicen el proyecto, el software será de código abierto, y toda la información recogida estará disponible para el resto de la comunidad científica.