Un argentino investigador del CONICET diseñó y patentó un robot agrícola capaz de detectar plagas o enfermedades en árboles y aplicar pesticidas de manera localizada. El desarrollo utiliza inteligencia artificial (IA) para identificar el estado del cultivo en tiempo real y definir cuánta dosis necesita cada zona de la planta. La tecnología fue pensada para reducir el uso indiscriminado de productos químicos y mejorar la eficiencia de los tratamientos agrícolas.
El proyecto fue desarrollado por Pedro Bocca, investigador del Instituto de Automática de San Juan, dependiente del CONICET y la Universidad Nacional de San Juan. La iniciativa tiene su origen en una problemática identificada por el CONICET, que estima que alrededor del 40% de la producción agrícola mundial se pierde cada año por plagas y enfermedades en los cultivos. En ese contexto, el objetivo del robot es actuar solo donde hace falta, en lugar de fumigar toda la planta o todo el lote de forma uniforme.
¿Cómo funciona el robot argentino?
El sistema combina dos partes principales. La primera está relacionada con el diagnóstico del cultivo. En la zona frontal del robot se ubica una cámara que toma imágenes de las hojas y permite evaluar si están sanas, enfermas o si la muestra no puede clasificarse. Luego, un sistema de inteligencia artificial procesa esa información y estima el grado de enfermedad del árbol. Según el CONICET, el robot puede completar este proceso en menos de diez segundos y alcanzar una precisión cercana al 90%.
La segunda parte del desarrollo está vinculada con la aplicación del pesticida. Detrás del sistema de detección, el robot incorpora un brazo robótico que posiciona los picos de fumigación y aplica el producto según lo que indica la inteligencia artificial. Esto permite dosificar de forma distinta la parte superior, media o inferior del árbol, de acuerdo con la zona más afectada. La idea es evitar la fumigación completa cuando solo una parte de la planta necesita tratamiento.
Para entrenar el sistema, Bocca trabajó con imágenes tomadas en condiciones reales de campo, puesto que no es lo mismo reconocer enfermedades en fotos de laboratorio, con buena iluminación y hojas bien ubicadas, que hacerlo en un cultivo real, donde puede haber sombras, frutos, flores, errores de enfoque o muestras difíciles de interpretar. Por eso, el equipo incorporó una categoría para descartar imágenes no clasificables y mejorar la confiabilidad del diagnóstico.
El futuro de la agricultura nacional
El robot se desarrolló inicialmente para olivos, pero sus creadores sostienen que la tecnología puede adaptarse a otros cultivos arbóreos. Una de las líneas de trabajo apunta a cítricos, como limoneros, especialmente por enfermedades de alto impacto como el HLB, una patología bacteriana que afecta gravemente a la citricultura y para la cual no existe cura. En esos casos, una detección temprana puede ser clave para evitar la propagación del foco infeccioso.
El próximo paso será avanzar con pruebas de campo definitivas, montar el sistema detrás de un tractor y estimar cuánto producto puede ahorrar en condiciones reales de uso. Si logra escalarse, el desarrollo podría aportar una herramienta concreta para una agricultura más precisa, con menos pesticida aplicado, menor exposición para los operarios, menor impacto ambiental y mejor seguimiento de la evolución sanitaria de los cultivos.
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