El robot sanjuanino que apunta a reducir pesticidas con IA busca apoyo para dar un salto al mercado
El proyecto apunta a optimizar los tratamientos sanitarios en cultivos, reducir el uso de agroquímicos y minimizar la dispersión de pesticidas. Tras completar su etapa científica, la tecnología entra ahora en una fase clave de validación y proyección comercial.
El desarrollo, que nació en el ámbito científico, ahora busca validarse tanto en el campo como en el mercado. La irrupción de la inteligencia artificial se expande en múltiples sectores, incluida la agroindustria, donde comienza a ofrecer soluciones a problemas frecuentes. En San Juan, un proyecto surgido de una investigación doctoral propone un salto innovador: la creación de un robot que combina inteligencia artificial y robótica para detectar enfermedades en cultivos y optimizar la aplicación de pesticidas.
La tecnología ya fue patentada y actualmente se encuentra en una etapa clave: pruebas de funcionamiento en entornos reales para medir su rendimiento frente a los sistemas tradicionales. En paralelo, el desarrollo avanza en la búsqueda de empresas o inversores interesados en impulsar una versión comercial.
El trabajo corresponde a la investigación doctoral de Pedro Bocca, ingeniero electromecánico e investigador de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de San Juan. Bocca obtuvo en 2023 su Doctorado en Ingeniería de Sistemas de Control. Su tesis, titulada “Automatización robótica para la detección y tratamiento preciso de pestes en agricultura intensiva”, dio origen al desarrollo tecnológico. El proyecto fue dirigido por Ricardo Carelli y co-dirigido por Carlos Soria.
Tras completar la etapa de investigación y obtener la patente, el desafío ahora es llevar la tecnología fuera del laboratorio.
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Un problema recurrente en la producción agrícola
El origen del proyecto parte de una problemática concreta: el tratamiento de plagas y enfermedades en cultivos. La aplicación masiva de pesticidas, además de representar un costo significativo para los productores, genera impactos ambientales y sanitarios que siguen siendo motivo de debate.
Frente a este escenario, el desarrollo propone un cambio de lógica: pasar de aplicaciones generalizadas a intervenciones de precisión, reduciendo la cantidad de producto utilizado y minimizando su dispersión.
Cómo funciona la tecnología
El sistema combina inteligencia artificial con automatización robótica. “La primera etapa es mediante inteligencia artificial, que permite detectar el grado de daño del árbol y mapearlo”, explicó Pedro Bocca.
Según detalló, esta tecnología permite identificar dónde se inician las plagas, analizar su evolución y determinar con mayor exactitud qué zonas requieren tratamiento. “De esa forma podemos ver cómo se esparcen y cómo intervenir para eliminarlas o atacarlas”, señaló.
Además, el análisis de datos posibilita implementar estrategias preventivas, predictivas y correctivas, ajustando la dosificación del pesticida según las necesidades reales del cultivo.
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La aplicación precisa: el rol del brazo robótico
La segunda parte del sistema es la intervención física. Allí entra en juego el brazo robótico, encargado de realizar la aplicación focalizada.
“Este dispositivo detecta la forma del árbol y posiciona de manera exacta los picos dosificadores”, explicó el investigador. El objetivo es que el producto químico sea aplicado únicamente en la zona afectada.
El sistema cuenta con control de caudal en cada pico, lo que permite regular con precisión la cantidad de producto. “Se puede aplicar el porcentaje exacto que se desee, evitando aplicaciones masivas”, indicó.
Menos químicos, menor impacto ambiental
Uno de los aspectos más relevantes del desarrollo es su potencial impacto ambiental. A diferencia de los métodos tradicionales, donde la aplicación suele generar una nube química de amplia dispersión, la tecnología apunta a reducir significativamente ese efecto.
“Con esta tecnología logramos reducir la cantidad de producto utilizado gracias a la detección y aplicación precisa. Al mismo tiempo, evitamos que el pesticida se disperse y contamine tanto el aire como el suelo”, afirmó Bocca.
El beneficio, según remarcan desde el proyecto, no solo se traduce en eficiencia productiva, sino también en una menor carga química sobre el entorno.
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Del laboratorio al campo
El robot fue desarrollado en el marco de una investigación doctoral. “Todo el proyecto lo desarrollé yo, con la asesoría de mi director y codirector”, explicó Bocca.
El investigador se encargó del diseño completo del sistema, así como del desarrollo de los programas de control. Posteriormente, el equipo fue construido en un taller especializado, adaptándose a las limitaciones presupuestarias propias de un proyecto académico.
El entrenamiento de la inteligencia artificial
Para el desarrollo del sistema de inteligencia artificial, el proyecto requirió una etapa intensiva de recopilación y procesamiento de datos.
“Primero consulté con especialistas del INTA para comprender en profundidad el funcionamiento de las plagas”, explicó Bocca. A partir de esa información, se construyó una base de datos con numerosas imágenes de plantas enfermas.
Actualmente, el sistema trabaja con redes neuronales que permiten detectar hojas, segmentarlas y clasificarlas según su estado sanitario.
Embed - Despliegue del Robot Fumigador en un entorno real.
Características y alcance del prototipo
El robot fue optimizado inicialmente para árboles de olivo con una copa de aproximadamente 1,60 metros. Sin embargo, el investigador aclaró que la tecnología posee un alcance potencial más amplio.
“Adaptarla a otros tipos de árboles resulta relativamente sencillo, simplemente reentrenando los modelos”, señaló.
El próximo paso: inversión y salto al mercado
Tras completar la etapa de desarrollo científico, el proyecto enfrenta ahora su desafío más complejo: validar el rendimiento en condiciones reales y avanzar hacia una versión comercial.
“El próximo paso es realizar pruebas reales de funcionamiento para medir su rendimiento frente a la tecnología existente”, explicó Bocca.
En paralelo, el equipo busca atraer inversión o interés empresarial que permita transformar el prototipo en un producto comercializable.
