La agricultura vive una transformación profunda impulsada por la robótica y la inteligencia artificial (IA), dos herramientas que, integradas a la ciencia de datos y la fisiología vegetal, están redefiniendo cómo producimos alimentos de forma sostenible. Hoy, robots equipados con sensores multiespectrales recorren los campos detectando estrés hídrico o señales tempranas de enfermedades, permitiendo intervenciones precisas que reducen el uso de agua y agroquímicos.
En este proceso, el Dr. Juan Pablo Vásconez ocupa un lugar clave. Ingeniero en Electrónica y Control por la Escuela Politécnica Nacional y Doctor en Ingeniería Electrónica por la Universidad Técnica Federico Santa María, es investigador adjunto de nuestro núcleo y, actualmente, es académico de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Andrés Bello. Su trayectoria se ha enfocado en el cruce entre robótica, visión por computador y aprendizaje automático, con aplicaciones directas al sector agrícola.
“La robótica agrícola busca aliviar la creciente escasez de mano de obra en el sector y automatizar tareas intensivas y repetitivas para elevar la productividad, la calidad y la sostenibilidad”, explica. Sus aplicaciones son múltiples: monitoreo y mapeo con drones o vehículos no tripulados equipados con cámaras y LiDAR —tecnología de percepción cuyo nombre proviene del inglés Light Detection and Ranging (Detección y Alcance por Luz), que utiliza láseres para medir distancias con gran precisión y generar un mapa tridimensional del entorno—, además de desmalezado selectivo, cosecha asistida o autónoma de frutas y hortalizas, pulverización de precisión, siembra guiada, conteo de frutos, estimación de rendimientos y logística en invernaderos y packings.
La inteligencia artificial es el motor que permite estas innovaciones. “En percepción, la visión por computador y el aprendizaje profundo permiten detectar cultivos, malezas, frutos, plagas y enfermedades. En predicción y decisión, modelos supervisados y de series de tiempo estiman rendimiento, fenología, riego y optimizan rutas y asignación de tareas. Y en control y navegación, técnicas como SLAM, RTK-GNSS y la fusión sensorial habilitan operación segura en tiempo real, cada vez más en el borde (edge)”, detalla el Dr. Vásconez.
Sin embargo, este camino no está exento de dificultades. Según el investigador, “la alta variabilidad del entorno (iluminación, clima, geometría de plantas y tipo de terreno), la robustez y seguridad funcional, la disponibilidad de datos etiquetados, el retorno de la inversión y los costos de mantenimiento, así como la falta de estandarización e interoperabilidad entre plataformas, siguen siendo barreras críticas”.
En ese escenario, cobran relevancia las estrategias de interacción humano-robot (HRI). “Los equipos mixtos en los que humanos y robots comparten el espacio de trabajo, por ejemplo, robots móviles que trasladan cajas mientras cuadrúpedos con manipuladores dorsales cosechan y operarios supervisan calidad, combinan precisión y fuerza robótica con la flexibilidad humana, mejorando throughput y reduciendo la carga física”, comenta.
De cara al futuro, Vásconez proyecta que veremos avances como flotas multirobot coordinadas, robots modulares, sensores hiperespectrales y térmicos, gemelos digitales para trazabilidad y agentes basados en modelos de lenguaje (LLM) capaces de orquestar tareas y apoyar la toma de decisiones. “En síntesis, la robótica agrícola, potenciada por IA y estrategias HRI, ya aporta valor tangible; el camino a gran escala pasa por sistemas más robustos, colaborativos y estandarizados, capaces de integrarse sin fricción a las prácticas agrícolas y de demostrar un retorno económico sostenido”.
Este enfoque no solo incrementa la productividad y reduce el impacto ambiental, sino que también fortalece la capacidad de los sistemas agrícolas para preservar la biodiversidad cultivada y responder a un entorno cada vez más incierto. La sinergia entre robótica, IA y ciencia de datos, apoyada por la investigación de científicos como el Dr. Vásconez, promete, en definitiva, una nueva era agrícola: más eficiente, más inteligente y más resiliente.
