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Se crea un robot para monitorizar los parámetros clave del viñedo

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Se crea un robot para monitorizar los parámetros clave del viñedo

Las uvas deben recogerse en el punto exacto de maduración, y su planta debe tener la ingesta adecuada de agua durante el desarrollo para que el vino termine con las propiedades deseadas. Controlar esos parámetros es complicado y costoso, y pocos pueden permitirse utilizar cámaras de presión que midan el potencial hídrico.

Esto impide que el viticultor y el enólogo tengan acceso a información completa y confiable durante el crecimiento de la uva y los ciclos de maduración de forma regular y en tiempo real. Por lo tanto, la mayoría de los productores no utilizan datos que podrían ayudarlos a optimizar la manejo de su viñedo y, en definitiva, influir en la calidad del vino que producen”, explica Francisco Rovira, jefe del Laboratorio de Robótica Agropecuaria (ARL) de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV).

Para resolver esta deficiencia, un consorcio de investigación europeo encabezado por la UPV está trabajando en un robot automatizado para el monitoreo de viñedos en el marco del proyecto VINESCOUT. El objetivo final es ayudar a los productores de vino a medir los parámetros clave de sus viñedos, incluida la disponibilidad de agua, la temperatura de las hojas y la robustez de la planta.

Después de casi dos años de trabajo, mostraron el prototipo más nuevo en Portugal a fines de agosto.

Nuestro robot permite un muestreo intensivo, pasando de las 20 mediciones por hora que permite el método tradicional, a más de 3.000 datos por hora sin que el usuario tenga que esforzarse para obtener estas mediciones. Al final, el productor obtiene una mapa de su parcela de tierra con datos que les da una idea de cuándo activar los sistemas de riego si tienen uno instalado, o de la fecha de cosecha, así como la distribución de la planta más productiva para su viñedo”, dice el profesor Francisco Rovira, coordinador del proyecto europeo.

Además de la UPV, participa el grupo de investigación Televitis de la Universidad de La Rioja, la compañía francesa Wall-Ye SARL, la británica Sundance Multiprocessor Technology Ltd y la portuguesa Symington Family Estates .

Entre las novedades del nuevo prototipo se encuentra una mejora en la navegación autónoma, que hace que el sistema sea más robusto combinando 3-D con LiDAR y sensores de ultrasonido (sonar). La inteligencia artificial incorporada también se ha mejorado, lo que resulta en un manejo más preciso al guiarlo a través del viñedo y al girar para cambiar la fila.

El sistema de navegación autónomo ha mejorado mucho, lo que significa que el vehículo puede moverse más rápido y más seguro a través de las hileras de viñedos, manteniendo la misma capacidad de recolección de datos”, dice Verónica Saiz, investigadora del Laboratorio de Robótica Agrícola de la UPB y proyecto gerente de este proyecto.

El robot también puede generar mapas por la noche, ampliando así su capacidad de trabajo. Esta opción, navegación nocturna automatizada, se probó este verano durante las pruebas de campo en el viñedo portugués . “Hemos verificado que el robot funciona igual durante la noche y durante el día, y es capaz de generar mapas automáticos del estado térmico”, dice Saiz. Además, el robot también incluye una cámara multiespectral para medir la robustez a través de varios indicadores vegetativos.

Más compacto, ágil y con más energía

La apariencia externa también se ha modificado en comparación con el prototipo anterior.

Ahora, el robot es más compacto y ágil, y tiene más protección contra un entorno hostil como estos campos. Además, tiene baterías de litio en lugar de plomo, como el modelo anterior, que son más livianas y por lo tanto más fáciles de intercambiar, y garantizan suficiente energía para todo un día de trabajo “, explica Andrés Cuenca, compañero investigador de la ARL de la UPV.

Ya tenemos los primeros mapas automatizados de temperatura y robustez de la planta, que el robot genera en tiempo real con un sensor de infrarrojos y una cámara multiespectral. El siguiente paso es verificar si estos mapas tienen buenas correlaciones con los obtenidos con los métodos manuales; si esto es así, tendremos un sistema de monitoreo automatizado mucho más efectivo y práctico para productores de vid y enólogos”, agrega Francisco Rovira.

Sobrelías Redacción

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