Paso a paso, la IA y la robótica conquistan el campo: GO GreenBot
En este proyecto se ha integrado la Inteligencia Artificial (IA) con un vehículo autónomo para el control de la mala hierba en cultivos leñosos (almendro, cítrico y olivar) mediante una pulverización precisa de producto fitosanitario en tiempo real.
16 07 2025
La inteligencia artificial (IA) está transformando la agricultura, ofreciendo soluciones innovadoras para los desafíos actuales y futuros del sector. Este proceso no es asilado ni anecdótico: numerosos grupos de investigación, tanto a nivel nacionales como internacional, evidencia el dinamismo con el que los ingenieros agrónomos están integrando la IA en los sistemas agroalimentarios.
Hoy, el crecimiento exponencial de la capacidad computacional, el acceso a grandes volúmenes de datos y los avances en algoritmos han dado paso a una nueva generación de modelos de IA. Estos sistemas, entrenados con datos reales —como imágenes, sonidos o variables ambientales—, generan soluciones multivariantes y altamente adaptativas sin necesidad de una ingeniería del conocimiento explícita.
El éxito de la IA en la agricultura requiere un esfuerzo colaborativo: estandarización de datos, creación de metadatos estructurados y una cultura de acceso abierto que facilite el entrenamiento y la validación de modelos representativos.
El proyecto GO GreenBot se ha integrado la IA con un vehículo autónomo para el control de la mala hierba en cultivos leñosos (almendro, cítrico y olivar) mediante una pulverización precisa de producto fitosanitario en tiempo real.
La presencia de malas hierbas en las calles de cultivo puede controlarse de manera sencilla mediante labores mecánicas del suelo, pero cuando se trata de controlar aquellas que crecen bajo las copas de los árboles esta tarea presenta un reto, ya que, no solo resulta difícil el acceso bajo la copa, sino que al acercarnos al tronco con maquinaria convencional podría dañarse el árbol o el sistema de riego.
Mediante el uso de algoritmos de visión artificial y aprendizaje automático, se analizan imágenes capturadas por cámaras instaladas en un robot agrícola autónomo para identificar y clasificar diferentes especies de malas hierbas. Esto se realiza mediante el análisis de características visuales, como la forma, el color, la textura y la estructura de las plantas, permitiendo diferenciar entre las plantas deseadas y las malas hierbas y generando un mapa de distribución de estas en el campo.
Cuando la toma de imágenes es periódica a lo largo del crecimiento de los cultivos, es posible monitorear cómo las malas hierbas compiten con las plantas cultivadas por recursos como luz, agua y nutrientes, permitiendo identificar zonas del campo donde las malas hierbas están interfiriendo en la producción del cultivo para realizar intervenciones preventivas o aplicar tratamientos específicos.