Inicio Comunicación Noticias Atrás Nueva búsqueda Date Min Max Aeronáutica Automoción Corporativo Ciberseguridad Defensa y Seguridad Financiero Sanidad Industria Sistemas inteligentes de transporte Servicios públicos digitales Servicios Espacio Industria La versatilidad de la robótica autónoma en el campo: recolectar aceitunas o detectar la madurez de un viñedo 02/12/2022 Imprimir Compartir El sector agroalimentario está viviendo un punto de inflexión con los nuevos avances tecnológicos, como la Robótica y la Inteligencia Artificial, para desarrollar drones que monitorizan cultivos, vehículos autónomos que realizan tareas de campo o robótica colaborativa para siembra, entre otras opciones. El objetivo principal de la tecnología de automatización y robotización es abarcar las tareas más sencillas y repetitivas del sector para aumentar la eficiencia en la producción y evitar la escasez de mano de obra. Para tratar estos temas, HispaRob ha organizado en la Global Robot Expo una mesa redonda bajo el título “IA y Robótica para una agricultura más sostenible: desde la educación a los proyectos transformadores”. En ella ha participado Ángel C. Lázaro, Responsable de Robótica y Automatización del Sector Industria de GMV, aportando su visión como empresa, dando ejemplos de proyectos de robótica aplicados que también se desarrollan en colaboración público-privada con universidades y centros de investigación. En este debate los participantes han explicado con casos reales como la automatización y robotización están ofreciendo un camino hacia la creación de un sector agroalimentario sostenible y más eficiente mediante avances en la educación STEM, tecnologías, sistemas de producción y software. Ejemplo de ello es uPathWay, una solución de robótica autónoma móvil desarrollada por GMV y basada en la nube que aplica datos y algoritmos que capacitan al software para realizar una gran versatilidad de tareas outdoor, como la recolección de aceitunas en un campo de olivos o la detección de la madurez de un viñedo en el campo. La utilización de la visión artificial y machine learning es fundamental en este tipo de usos robóticos para adaptarse a diferentes entornos agrícolas en los que la recolección es tradicionalmente laboriosa y conlleva mucho tiempo. Por otro lado, para automatizar la recogida de la cosecha son necesarios los brazos robóticos con pinzas o garras, que deben ser lo suficientemente móviles para alcanzar el follaje, pero cuidadosos para no dañar el producto. Por ejemplo, en el proyecto AgrarIA se están empleando estas tecnologías para realizar pruebas a través de una plataforma en tareas de transporte, logística, manipulación, mantenimiento e inspección dentro de la cadena de valor del sector agroalimentario. Este proyecto está financiado a través del Programa Misiones de I+D en Inteligencia Artificial de la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial (SEDIA) del Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital (Nº expediente MIA.2021.M01.0004), correspondiente a los fondos del Plan de Recuperación, Resiliencia y Transformación. Imprimir Compartir Relacionados Industria Expo AgriTech 26 Nov - 28 Nov ServiciosFinancieroIndustriaServicios públicos digitales IA tradicional vs IA generativa: ventajas y límites para su implantación en las empresas 27 Nov 12:45 - 13:15 Industria El futuro de la sostenibilidad, la inteligencia artificial y la defensa 21 Nov 9:00 - 13:00h