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En un cultivo de papa no todas las plantas necesitan lo mismo. Hay zonas con más humedad, otras más secas, sectores donde el suelo retiene nutrientes de manera distinta y puntos donde una enfermedad puede empezar a aparecer sin que todavía sea evidente.
Desde esa lógica, la doctora Claudia Garzón, profesora de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de La Sabana, y Álvaro Pulido, ingeniero y estudiante del doctorado en ingeniería de esa institución, trabajan en un robot móvil que busca leer esas diferencias en terreno y convertirlas en información útil para quienes toman decisiones en el campo.
La idea nació con el objetivo de aplicar ingeniería a problemas reales del agro colombiano. En conversación con El Espectador, Garzón explicó que el proyecto surgió desde el grupo de investigación CAPSAB (Control y Automatización de Procesos – Universidad de La Sabana), con la intención de aportar tecnología a un sector clave para el país y ponerla al servicio de un cultivo de gran peso en Cundinamarca.
“Sabemos que el agro, que es un sector de importancia para el país, tiene varias necesidades, porque no estamos tan tecnificados como en otros países”, afirmó Garzón.
La elección de la papa tampoco fue aleatoria. Según explicó, se trata del cultivo número uno en Cundinamarca y del segundo más importante en Colombia, después del arroz, razón que llevó a concentrar allí este desarrollo.
Medir el suelo, planta por planta
El robot, que todavía está en fase de ajuste, ya realiza varias de las tareas para las que fue concebido. Lleva un brazo con un sensor que se introduce en la tierra para medir variables como nitrógeno, fósforo, potasio, pH, humedad relativa, temperatura y electroconductividad. La idea es repetir esa medición a lo largo del cultivo para construir una lectura más precisa de lo que ocurre en distintas zonas del terreno.
Ese detalle cambia la lógica con la que suele tratarse un lote. En lugar de asumir que todo el suelo responde igual, el robot busca identificar diferencias dentro del mismo cultivo. “Habrá zonas que de pronto se encharcan más, otras que son más secas, o el terreno no siempre es parejo”, explicó Garzón. Esa variación puede hacer que una parte del cultivo requiera un tratamiento distinto a otra.
Con esos datos, la intención es que agrónomos, productores o personas encargadas del manejo del cultivo puedan decidir con mayor criterio dónde hace falta intervenir y qué tipo de acción conviene tomar. Pulido lo resumió así: “Lo que nosotros promovemos con el uso del robot es que se haga una inspección de los nutrientes que favorecen el crecimiento de la papa para que se pueda suministrar justo la cantidad requerida de insumos químicos”.
Esa es una de las apuestas centrales del prototipo, que el uso de fertilizantes y otros agroinsumos responda a información concreta tomada en campo y no a una aplicación uniforme sobre todo el cultivo.
Ver el cultivo mientras avanza
Además de medir variables nutricionales del suelo, el robot incorpora una cámara que va registrando en video lo que ocurre a medida que se desplaza entre los surcos. Esa parte del desarrollo está ligada a otra línea en la que trabajan Garzón y Pulido, la detección temprana de enfermedades foliares mediante aprendizaje automático y redes neuronales.
La lógica detrás de ese avance es simple y potente. Si una planta empieza a mostrar señales de enfermedad, la reacción puede concentrarse en esa zona antes de que el problema se extienda por el resto del cultivo. Eso abre la puerta a intervenciones más precisas y también a una reducción en el uso indiscriminado de productos.
Garzón explicó que el robot ya puede operar de dos maneras: de forma autónoma o con control manual. También tiene una pantalla táctil que permite seguir el recorrido y revisar la información mientras está en funcionamiento. Incluso existe la posibilidad de conectarle gafas para ver en tiempo real lo que capta la cámara, mientras se manipula con control.
El robot ya se desplaza, pero aún deben integrar mejor el sistema de navegación con el sensor que le permite posicionarse con precisión dentro del cultivo. La profesora calcula que ese trabajo podría tardar entre cinco y seis meses más.
Tecnología para reducir desgaste
El proyecto tiene una dimensión humana. Garzón insistió en que el propósito no pasa por reemplazar la labor del campesino o del ingeniero agrónomo, sino por ofrecer una herramienta que apoye ese trabajo y ayude a tomar decisiones con mejor información.
Ahí entra otro de los argumentos más fuertes del desarrollo, ya que el robot puede disminuir parte del desgaste físico asociado a las labores repetitivas en campo. La exposición prolongada al sol, el hecho de tener que agacharse de manera constante y ciertas tareas mecánicas podrían reducirse mientras la persona sigue la información que el equipo envía y se concentra en interpretar los datos.
A eso se suma otro impacto posible. Si el robot ayuda a detectar a tiempo una enfermedad o a establecer qué zonas del terreno requieren cierto tratamiento, el uso de fertilizantes, bioinsumos u otros productos puede volverse más focalizado. En la práctica, eso puede tener efecto sobre los costos del cultivo, la cantidad de insumos aplicados y la exposición de las personas que manipulan estos productos durante largos períodos.
Hecho en Colombia para el terreno colombiano
El robot funciona con energía solar y puede avanzar entre los surcos gracias a un sistema de navegación que le permite reconocer obstáculos y ubicarse en el terreno. Tiene un chasis metálico robusto, varias piezas impresas en 3D y dos baterías independientes: una para la parte de control y otra para la locomoción.
Ese diseño no fue casual. Según Garzón, el prototipo está construido con materiales que combinan resistencia y ligereza para responder a las condiciones topográficas y climáticas de la región andina colombiana. El chasis metálico sirve de soporte para la plataforma, mientras que otros módulos, donde va parte de la electrónica, fueron hechos con materiales más livianos.
El proceso, sin embargo, no ha sido sencillo. Conseguir componentes con características técnicas específicas, hacer pruebas en terreno y ajustar el comportamiento del robot según los resultados ha tomado tiempo. “Uno de los aspectos que ha retrasado un poco este desarrollo es conseguir los elementos con las características técnicas que se necesitan. Esa parte toma tiempo, hay que hacer las pruebas en terreno y, dependiendo de cómo se comporte el robot, se deben realizar ajustes”, señaló Garzón.
Desde el diseño también hubo una intención clara: que la plataforma pudiera mantenerse con relativa facilidad y que, en la medida de lo posible, sus piezas pudieran conseguirse en Colombia. Algunas tuvieron que importarse, pero la prioridad ha sido buscar opciones en el mercado local. El software, además, es libre, un punto que podría ayudar más adelante si el desarrollo llegara a transferirse al sector agro.
Un primer prototipo con proyección
Garzón explicó que este desarrollo es parte de la tesis doctoral de Álvaro Pulido, quien ha estado al frente de la construcción de este primer prototipo. La financiación para hacerlo posible provino de una convocatoria interna de la Universidad de La Sabana, con apoyo de la Facultad de Ingeniería y de la Dirección General de Investigación de la institución.
Por ahora, el foco está puesto en la papa, pero el alcance del sistema podría ir más allá. El sensor de variables del suelo puede servir para otros cultivos, y el algoritmo base para detectar enfermedades podría entrenarse más adelante con otros datos para otros cultivos.
De momento, el proyecto sigue avanzando sobre uno de los alimentos más presentes en la mesa colombiana. La apuesta es que, con datos más precisos, el trabajo en campo también pueda ser más fino: menos desgaste físico, decisiones mejor informadas y una intervención más ajustada a lo que realmente necesita cada zona del cultivo.
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