agricultura 5g

Bajo la iniciativa ‘Piloto 5G Andalucía’, impulsada por el Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital, a través de Red.es, se ha presentado un nuevo proyecto de agricultura que optimizará su recolección. Desarrollado por Vodafone en Vélez-Málaga, esta solución promete “traer beneficios como el ahorro de costes a los agricultores o el aumento de beneficios de sus campos”.

“El Gobierno, en el marco del Plan Nacional 5G, aprobó la convocatoria de ayudas al desarrollo de un máximo de dos proyectos piloto 5G. Con una dotación de 20 millones de euros, son convocadas por la entidad pública Red.es y cofinanciadas por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER). Su objetivo es: aumentar el liderazgo de España en la implantación y el desarrollo de servicios y redes 5G; apoyar los despliegues de las primeras redes 5G; experimentar con las técnicas de gestión de red que permite la tecnología 5G y desarrollar casos de uso en empresas e instituciones”, especifican desde Vodafone.

Concretamente, este proyecto de 5G es capaz de dotar de inteligencia a los robots recolectores. Estas, a su vez, pueden ser capaces de decidir si el fruto –frutas tropicales, principalmente aguacate y mango, de la Sociedad Agraria de Transformación Trops, donde se ha instalado el piloto– está preparado para ser recolectado o no. “Este proceso está racionalizado bajo altos estándares de calidad en términos de calibre, aspecto y punto de maduración de cada producto”, aseguran.

Según Vodafone, la agricultura de precisión constituye el pilar clave para la agricultura sostenible y contribuye a utilizar los insumos utilizados en la agricultura (por ejemplo, el agua) de forma más eficaz y eficiente, con el objetivo de aumentar la producción y/o reducir costes. La velocidad, accesibilidad y flexibilidad que facilita esta tecnología, permite al agricultor acortar su capacidad de reacción para solucionar cualquier problema inesperado que pueda conllevar pérdidas en la cosecha, por tanto, se disminuiría el posible desperdicio, por ejemplo, y en general posibilitará una agricultura sostenible, y rentable".

Y es que, gracias a la tecnología 5G, “los procesos agrícolas se podrán automatizar de manera inteligente, aumentando la flexibilidad y dotando de capacidad de reacción inmediata ante contratiempos o cambios ambientales que requieran un reajuste de los mismos. Todo ello, sin que los agricultores tengan que desplazarse hasta la cosecha, sino que el acceso a la información se podrá realizar en remoto”. 

“La agricultura supone uno de los campos más importantes para la aplicación del 5G y en Andalucía representa uno de los sectores más relevantes para la economía de la región”, inciden.

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Recolección de imágenes de la fruta

La clave para “la consulta, análisis y transmisión de datos, ejecución de algoritmos y comparación de patrones que permiten elegir y recolectar en tiempo real los frutos que están maduros” es el 5G y, además, la tecnología MEC (Multi-access Edge Computing).

Por otro lado, la compañía ha utilizado también la tecnología 5G para mejorar la agricultura de la zona. Básicamente, ha desarrollado también una unidad móvil de 5G que puede cubrir, aunque de manera temporal, zonas de difícil de acceso. Este vehículo crea por sí mismo un área de cobertura de 5G gracias a su red de radio y core.

“Con la dotación de inteligencia y el uso del 5G, la máquina puede tomar imágenes del color y diámetro de la fruta en tiempo real y seleccionar cuáles cumplen los estándares de calidad establecidos. De esta manera, el proceso pasa a ser más eficiente y flexible, conllevando una disminución en los costes y controlando aún más la pérdida de alimentos”, explican desde Vodafone.

Procesamiento de datos

Del mismo modo, para llevar a cabo todo este proceso, necesitan procesar los datos recogidos. Así que, gracias a la colaboración de Cellnex, han podido recogerlos con capturas de imágenes desde unas cámaras ubicadas en los robots recolectores. Todo ello ha sido posible ya que la compañía colaboradora ha implementado un sistema de captura de imágenes mediante infrarrojos y cámara estéreo y ha llevado a cabo las labores de diseño de codificación de datos en tiempo real y desarrollo del sistema de Machine Learning.

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