Tecnología IoT: agricultura inteligente para mejorar la productividad de tu explotación

Por David Ramos García (Advantech Europe B.V. - David.ramos@advantech.eu)

A medida que aumenta el impacto del cambio climático y la explosión demográfica, nos enfrentamos a desafíos sin precedentes y a una posible crisis alimentaria global. Con el objetivo de utilizar mejor los recursos y aumentar el rendimiento de los cultivos, el aprovechamiento eficaz de la tecnología se ha vuelto cada vez más crítico. La agricultura inteligente no solo ayuda a mejorar las cosechas, sino que también optimiza los recursos humanos y reduce el daño perjudicial de los pesticidas y fertilizantes químicos en exceso.

La FAO, organización perteneciente a la ONU, predice enormes desafíos para alimentar a 9.600 millones de personas para 2050, por lo que la producción de alimentos debe aumentar en un 70%. Aumentar la calidad y cantidad de la producción agrícola se volverá esencial, y las nuevas tecnologías, unidas a la inteligencia artificial, ayudarán sensiblemente a que las explotaciones agrarias estén conectadas y sean más eficientes.

En Advantech trabajamos para que las tecnologías IoT sean aplicables a la agricultura inteligente; a continuación explicamos dos casos de éxito relacionados.

Monitorización ambiental mediante cobertura de largo alcance LoRaWAN

Una empresa de tecnología agrícola estaba utilizando equipos basados en tecnología 3G para recopilar datos de campos de arroz. La solución recopilaba los datos y los enviaba a la nube a través de la red 3G para analizarlos y mejorar la productividad. El coste del tráfico de datos a través de la red móvil y el consumo energético tenía unos elevados costes de mantenimiento y comenzaron a replantear el proyecto buscando una solución más rentable.

Advantech proporcionó una nueva arquitectura basada en nodos de captura de datos IoT LoRa WISE-1510 para reemplazar los módulos 3G en el equipo de detección y el Gateway IoT LoRa WISE-3610 junto con la tecnología IoT WISE-PaaS/DeviceOn y iEdge. De este modo la empresa de tecnología agrícola ha podido desarrollar un sistema de recopilación de datos más eficiente. Los datos recopilados se transmiten a través de la tecnología inalámbrica LoRaWAN.

Beneficios

• Alimentación de los nodos a través de baterías con duración de varios años, reduciendo consumo y mantenimiento.

• Cobertura de larga distancia para gestio-nar cientos de nodos de sensores.

• Mejora de la productividad de los campos de arroz por la posibilidad de incrementar los datos recopilados.

Inteligencia artificial aplicada a la clasificación de frutas y verduras

Las frutas y verduras se recogen, se lavan, se envasan y se distribuyen a través de la logística de la cadena de frío a diversos canales de venta. La clasificación de la calidad final y la inspección determinan los precios. Tradicionalmente, la clasificación y la inspección se llevan a cabo mediante máquinas de clasificación automáticas u ojos humanos, y los factores de calidad incluyen, normalmente, el peso, el color, el tamaño y el aspecto. Por lo tanto, el proceso es largo, laborioso y costoso. En particular, el juicio del personal de inspección es subjetivo.

Con la madurez de las tecnologías de Inteligencia Artificial, los problemas de ins-pección visual humana tradicional o de los equipos basados en reglas pueden ser resueltos por tecnologías de IA impulsadas por big data y algoritmos de aprendizaje profundo. Se desarrolla un modelo de red neuronal que mejora considerablemente la precisión y la eficacia. El sistema de inferencia AIR-101 de Advantech proporciona capacidades de procesamiento de inferencia visual altamente estables y está equipado con dos VPU Intel® Movidius™ Myriad™ X, así como con múltiples E/S. Es ligero, consume poca energía, es fácil de instalar y puede funcionar de forma estable en entornos industriales.

Cuando las frutas pasan por encima de la cinta transportadora, la cámara transmite imágenes al AIR-101 para su análisis en tiempo real en función del aspecto, el color, el tamaño, la forma, los daños en la superficie y otras características. A continuación se completa la clasificación según los resultados analizados. Además, las frutas dañadas se etiquetan y se muestran en pantallas para recordar a los inspectores que deben prestar atención.

El sistema permite la conexión de diversos dispositivos, como sensores de pesaje, escáneres de códigos e impresoras automáticas. Las dos interfaces HDMI 4K también pueden conectarse a las pantallas de visualización, lo que resulta conveniente para la gestión in situ. Además, Advantech proporciona un paquete de software Edge AI Suite fácil de usar y visualizar, que está preintegrado con el kit de herramientas OpenVINO™ de Intel y es compatible con una variedad de bibliotecas de aprendizaje automático como Caffe, TensorFlow y ONNX. Los clientes pueden desplegar fácilmente sus modelos de IA en el sistema de inferencia de IA AIR-101 mediante el kit de herramientas OpenVINO™. AIR-101 también proporciona información sobre el dispositivo en tiempo real, como la temperatura de la CPU/VPU/GPU y el factor de carga de trabajo, lo que ahorra mucho tiempo durante las fases de desarrollo e implementación.

Además de las potentes capacidades de computación visual, el sistema de inferen-cia de IA, AIR-101 proporciona una garantía fiable y de alta calidad. Su diseño sin ventilador satisface los requisitos de la línea de producción en cuanto a la resistencia al polvo y garantiza un funcionamiento más estable del equipo. Además, AIR-101 ofre-ce la opción de montaje en carril DIN, que es fácil de instalar e integrar en el equipo de clasificación. En el caso de la clasificación de la fruta, el cliente utilizó inicialmente la VPU para la clasificación e inspección de la fruta, y se dio cuenta de que la combinación de CPU Intel® y VPU podía satisfacer los requisitos de alta precisión y alta eficiencia de clasificación, y era adecuada para una futura expansión. La solución integrada de software y hardware de IA proporcionada por Advantech permitió a los clientes y desarrolladores empezar a utilizarlas fácilmente según los requisitos del entorno y de la aplicación, así como desarrollar e implantar rápidamente aplicaciones de IA.

Beneficios

• Mejora en la eficiencia de clasificación de frutas y verduras.

• Criterio uniforme en la clasificación y detección de daños.

• Integración de parámetros adicionales y etiquetaje automático.

• Gestión y reporte disponible tanto de forma local como en la nube.