Perú: La UPAO desarrolla un robot para mejorar la planificación de las cosechas de arándanos en Perú

Un proyecto de la Universidad Privada Antenor Orrego (UPAO) de Trujillo, que busca mejorar la producción de arándanos en el norte del país, ha desarrollado un sistema robótico de autolocalización con capacidad de mapear su entorno y procesar datos a través de inteligencia artificial , lo que ayudará a mejorar las proyecciones agrícolas del sector del arándano.

Fuente: larepublica.pe

“Este robot evalúa los arándanos en el monte: los detecta, los cuenta y valora su grado de madurez según el color de cada fruto. Los productores pueden usar esa información para mejorar su volumen de producción o planificar cosechas, por ejemplo, en las próximas dos semanas o en un mes. Ese es el valor agregado que le puede dar al sector productivo”, afirmó Sixto Prado, ingeniero electrónico, docente e investigador de la UPAO a cargo del proyecto.

“En términos de movilidad, es 100% operativo en campos agrícolas. Hemos ido mejorando su capacidad de conteo de frutas con cada una de las pruebas que realizamos porque hay diferentes variables que debemos tener en cuenta, como la velocidad a la que debe moverse el robot, o la distancia más adecuada que debe haber de la cámara. y los sensores a los arbustos. El objetivo es lograr una precisión del 95% o más”, afirmó.

Muchas de las empresas que trabajan con arándanos en el norte del país ya han manifestado su interés por el robot. “Nos han visitado porque les interesa el potencial que puede tener. Están interesados ​​en cómo puede ayudarlos a planificar sus cosechas. El robot no cosecha los frutos, los evalúa. Con sus datos, por ejemplo, los productores pueden determinar cuándo y en qué sectores de sus campos requerirán más personal para cosechar los arándanos. Si no calculan esto correctamente, pueden necesitar más o menos trabajadores, o no tener suficientes a tiempo”, agregó Prado.

Además, este proyecto funciona para todo tipo de cultivos. Con los algoritmos adecuados, se podrían generar los mismos datos para cualquier otro producto agrícola.