Robot Autónomo para la detección y clasificación de fresas en campos de cultivo mediante Deep Learning

Introducción

Resumen  Abstract  Cita

La agricultura es una actividad muy importante para la humanidad [1], y a medida que la población siga creciendo, la innovación y el uso de métodos eficientes serán cada vez más importantes para aumentar la cantidad y calidad de la producción de alimentos. Uno de los retos de la agricultura es la recolección oportuna de frutos, una tarea delicada, ya que existe una ventana muy corta de tiempo de cosecha. A la vez, esta tarea también es tardada y requiere de arduo trabajo, especialmente en campos de cultivos grandes. Afortunadamente, los avances en la implementación de inteligencia artificial en robots autónomos están haciendo que estas tareas sean más eficientes [2], [3], [4] al permitir realizar la clasificación por nivel de madurez de forma autónoma.

En la actualidad, el aprendizaje profundo o Deep Learning [5], ha permitido desarrollar algoritmos capaces de imitar la manera en la que el cerebro humano procesa la información, utilizando redes neuronales artificiales que pueden aprender y reconocer patrones complejos. Estas redes se entrenan con grandes cantidades de datos para identificar patrones y características comunes entre ellos.

Imagine un vehículo terrestre de 25 centímetros de altura recorriendo un campo de fresas en el estado de Guanajuato, México, captando imágenes del entorno, clasificando automáticamente las fresas por su grado de madurez, y generando un mapa con su posición a medida que avanza. Aunque pueda parecer demasiado idealista, esto es exactamente lo que se ha conseguido en un reciente proyecto de investigación [6]. Se ha desarrollado un sistema de monitoreo de fresas implementando un algoritmo de Deep Learning en un robot autónomo, lo que representa una solución innovadora y eficiente para la agricultura.

En este artículo, exploramos el desarrollo e implementación de esta tecnología en la tarea de detección y clasificación de fresas en la agricultura, así como los detalles técnicos del desarrollo del robot autónomo. A través de la descripción del proceso de integración del algoritmo de clasificación, el proceso de detección, los componentes clave del robot autónomo, y los resultados obtenidos, se presentará una visión completa de cómo se logró este avance tecnológico.