El sector agrícola español, pieza fundamental de la economía nacional y pilar de la Unión Europea, se enfrenta a una transformación digital impulsada por la necesidad de sobrevivir a un entorno climático cada vez más hostil. En este escenario, el Centro de Automática y Robótica (CAR), un centro mixto integrado por el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y la Universidad Politécnica de Madrid, ha centrado sus esfuerzos en el desarrollo de prototipos basados en inteligencia artificial y robótica para optimizar la rentabilidad y sostenibilidad del campo.
España se ha consolidado como una potencia agroalimentaria global, posicionándose como el segundo país exportador de Europa y gestionando más de 23 millones de hectáreas de superficie agraria útil, lo que representa casi la mitad del territorio nacional. A pesar de que la agricultura familiar de secano sigue siendo predominante, abarcando cerca del 70 % de la superficie, existe una tendencia creciente hacia la tecnificación en explotaciones de tamaño medio, especialmente en invernaderos, viñedos y cultivos de frutas y hortalizas.
Sin embargo, independientemente del modelo de explotación, el cambio climático ha impuesto amenazas comunes que ponen en riesgo la productividad: la sequía persistente, la desertificación y la aparición de plagas. Ante esta realidad, la modernización agrícola ya no es una opción, sino una exigencia. Según explica Ángela Ribeiro, investigadora principal del Grupo de Percepción Artificial del CAR, la búsqueda de soluciones tecnológicas es clave para mitigar estos riesgos.
Uno de los avances más destacados del CAR es un vehículo autónomo desarrollado a partir de un modelo Renault Twizy. Este coche está equipado con sensores de alta precisión y un sistema de GPS que le permite desplazarse de forma segura y totalmente autónoma siguiendo rutas planificadas. El objetivo principal de este dispositivo es la monitorización constante de los cultivos. El vehículo captura imágenes georreferenciadas que pueden ser analizadas en el ordenador interno del coche o enviadas a la nube mediante telefonía móvil.
Este sistema permite al agricultor detectar fallos en el riego o la presencia de plagas con coordenadas exactas, facilitando la aplicación de tratamientos fitosanitarios selectivos y localizados. De esta manera, se evita la necesidad de recorrer físicamente toda la explotación, optimizando el tiempo y los recursos. Según Ribeiro, el coste de este vehículo es "bastante asumible", estimándose en unos 15.000 euros dependiendo de la configuración de los sensores, lo que facilita su posible implementación comercial.
Además del vehículo de monitorización, el CAR ha desarrollado un robot autónomo con una morfología similar a los rovers de exploración planetaria. Este dispositivo está diseñado para asistir a los operarios durante la recolección de la fruta, asumiendo el esfuerzo físico de transportar las cajas donde se deposita el producto cosechado. La finalidad de este robot no es sustituir la mano de obra humana, sino aligerar la carga de trabajo y especializar la función del trabajador.
Ribeiro subraya que existen capacidades humanas que las máquinas aún no pueden replicar, como la recolección selectiva basada en el aroma, el color y la manipulación cuidadosa de la fruta según su estado de maduración. Por ello, el robot se encarga de la logística pesada, permitiendo que el operario se centre en la calidad de la cosecha sin requerir condiciones físicas extremas.
No obstante, la implementación de estos robots de apoyo enfrenta desafíos económicos. Con un coste unitario que oscila entre los 15.000 y los 30.000 euros, la adquisición de una flota completa puede resultar poco rentable para muchos agricultores en los primeros años. Como alternativa, la investigadora sugiere la creación de una filial del CSIC que permita el alquiler de estas flotas, siguiendo el modelo actual de alquiler de cosechadoras.
De cara al futuro, los investigadores del CAR trabajan en superar retos técnicos críticos. Para los robots de vendimia, el objetivo es lograr una operatividad fiable en terrenos irregulares, con cambios bruscos de luz y clima, y en entornos donde la vegetación densa dificulta la navegación autónoma y la percepción. Asimismo, es prioritario garantizar una interacción segura y eficiente entre las máquinas y las personas durante la recolección.
En cuanto a los vehículos autónomos Twizy, el desafío reside en robustecer la navegación en caminos agrícolas que carecen de mapas precisos, referencias claras o una señal de GPS totalmente fiable. El éxito final dependerá de que los sistemas de percepción puedan adaptarse a diversos tipos de explotaciones y detectar correctamente el estado de los cultivos en cualquier condición ambiental.
