What can private networks contribute to the future of agriculture?

Private networks applied to these technologies ensure connectivity during transportation, allow the collection of massive amounts of data to optimize decision-making, and also provide real-time information from operation centers to remote locations to improve farm monitoring, crop health management, livestock health supervision, and workforce training.

An experiment with self-driving tractors.

Tractors are synonymous with plowing farmland, and since their inception, they have been operated by people. If the human driver is removed from the seat, an autonomous tractor could tirelessly plow the same land. If artificial intelligence (AI) and location tracking are added to help determine its path, achieving the desired efficiency could become even easier.

That’s what the researchers at Harper Adams University thought while running an experimental farm called Hands Free Hectare, in the British village of Edgmond in 2016. It all started with a hectare where they deployed a 25-year-old tractor and combine harvester, converted into autonomous vehicles equipped with cameras, lasers, and GPS systems.

Strict regulations prevent anyone from stepping on the land. Thus, while the two vehicles prepared the ground, planted seeds, and maintained the crops, those leading the project used drones to collect soil and crop samples. These drones even monitored for weeds and pests.

Since then, new funding expanded the farm to 35 hectares and three self-driving tractors in 2019. However, instead of aiming for a "perfect hectare," the project sought to challenge AI-powered machines with more "real-world conditions," including obstacles and uneven paths. The original hectare harvested two seasons of grain without any manual labor, marking the first time something like this had happened in the world. The current expansion is expected to yield results with other crops as well.

El aporte de las redes privadas para campos inteligentes

Para ser eficaces, los robots y vehículos inteligentes para agricultura requieren una latencia ultrabaja para determinar, por ejemplo, qué plantas son malezas y actuar rápidamente. Aquí es donde las redes privadas, combinadas con el 5G, marcarán la diferencia.

La conectividad inalámbrica privada garantiza que las granjas remotas permanezcan conectadas cuando la cobertura de la red wifi es insuficiente y permite el despliegue de aplicaciones agrícolas inteligentes para el análisis de datos en tiempo real. Además, usar una red privada hace más fácil el desplazamiento de la maquinaria, ya que no se limita a un área de cobertura (como el wifi).

Con una alta capacidad fiable para la comunicación máquina a campo y una baja latencia para la conexión máquina a máquina, los campos inteligentes pueden beneficiarse de aplicaciones como robots de campo, vuelos automatizados de drones, conducción automatizada, seguimiento de flota de vehículos, etc.

Entre algunas de las funcionalidades más destacadas, se pueden recopilar cantidades masivas de datos de campos, establos, invernaderos y otras instalaciones agrícolas a través de la inspección remota. También se puede suministrar una gran cantidad de información desde los centros de operaciones hasta las ubicaciones remotas para mejorar la vigilancia de las explotaciones, el control de la salud de los cultivos, la supervisión y el seguimiento de la salud del ganado, y el envío y la capacitación de la mano de obra.

Asimismo, combinando GPS, sensores e imágenes se pueden mejorar las decisiones relacionadas a cómo desplegar los vehículos robóticos que labran la tierra. Por su parte, a medida que se automatizan más máquinas y procesos, una solución centralizada en un centro de operaciones puede operar múltiples máquinas en el campo, haciendo sugerencias y transmitiendo información adicional.

¿Es viable extender este modelo a más establecimientos?

En general, los expertos en agricultura coinciden en que hacer esto realidad a gran escala requerirá el compromiso de varios actores. Para empezar, los mayores fabricantes de equipos agrícolas del mundo no solo tendrían que adoptar el desarrollo de máquinas autónomas, sino también la tecnología de IA en la que trabajan empresas de desarrollo pequeñas para hacerlas más inteligentes.

Por su parte, John Deere dio a conocer un prototipo de tractor de autoconducción y pulverizador autónomo en octubre de 2019, que ofreció un vistazo a cómo las máquinas pueden manejar más aspectos del trabajo pesado para la cosecha de cultivos.

Blue River Technology, adquirida por John Deere en 2017, creó See and Spray, un dispositivo que utiliza cámaras, aprendizaje automático e IA para detectar las malezas en sus campos. La máquina tiene la capacidad de rociar pesticidas, fertilizantes y fungicidas. Esta tecnología puede ayudar a los agricultores a reducir la cantidad de malezas entre sus cultivos hasta en un 90% en pocos años.