El control del tránsito de las máquinas disminuye los costos en la agricultura

El sistema MacPath permite la planificación automatizada de los trayectos de tractores, cosechadoras y fumigadoras con base en la logística, el costo y la superficie de las áreas de cultivo

Por Suzel Tunes  |  FAPESP Investigación para la Innovación – La disminución de los impactos económicos y ambientales de la producción agrícola mediante el desarrollo de sistemas de geoinformación constituye el objetivo de la startup brasileña SOMO, el acrónimo de Spatial Optimization of Mechanized Operations (optimización espacial de operaciones mecanizadas).

Hospedada en la EsalqTec, la incubadora de la Escuela Superior de Agricultura Luiz de Queiroz de la Universidad de São Paulo (USP), en Brasil, con sede en la ciudad de Piracicaba, y con el apoyo del Programa de Investigación Innovadora en Pequeñas Empresas (PIPE) de la FAPESP, la empresa está desarrollando un sistema de control de tránsito de máquinas en el campo. Dicho sistema, bautizado con nombre de MacPath, tiene en la mira la planificación automatizada del tránsito de máquinas tales como tractores, cosechadoras y fumigadoras con base en aspectos de la logística, el costo y la superficie de las áreas agrícolas.

El investigador Mark Spekken, agrónomo con maestría en geoinformación por la Universidad de Wageningen, Holanda, y doctorado en Ingeniería de Sistemas Agrícolas por la Esalq, explica que estas máquinas tienen costos directos e indirectos asociados a su operación en el campo, tales como el tiempo improductivo que se emplea en las maniobras (sobre todo en superficies irregulares y escarpadas) y en la superposición de área trabajada, con desperdicio de insumos tales como fertilizantes, agroquímicos y semillas. “Los archivos geográficos que el software genera se insertan mediante un chip o pendrive en el piloto automático de las máquinas dotadas de sistemas de navegación vía satélite”, dice Spekken.

El tránsito excesivo de maquinaria pesada en el campo también puede provocar perjuicios ambientales y económicos: la compactación del suelo disminuye la infiltración de agua, lo cual va en detrimento de la productividad y eleva los riesgos de anegamientos y de erosión hídrica.

La solución que propicia el sistema MacPath consiste en la simulación de la orientación de implantación de un cultivo en el campo, en busca de los trayectos que promuevan una mejor utilización de la tierra con menores impactos. “El sistema se vale de datos de costo logístico y ambientales [los tipos de suelo, la frecuencia de las lluvias y la declividad, por ejemplo] y convierte esas variables en datos claros de impacto, tales como el valor gastado por hectárea y la cantidad de suelo perdido debido a la erosión hídrica por cada simulación”, dice el investigador.

“MacPath sería similar a un sistema de navegación que busca una ruta óptima para un coche en una ciudad. Pero en lugar de informaciones tales como la intensidad del tránsito, las condiciones de las calles y los límites de velocidad, este sistema considera el relieve, la intensidad de las lluvias, el tipo de suelo y la manejabilidad de las máquinas.”

Según Spekken, cultivos como el de la caña de azúcar, que poseen un significativo costo operativo, pueden beneficiarse bastante con ese sistema, que permite reorientar el plantío y la cosecha en forma más optimizada, y sin comprometer los aspectos ambientales. “Comparado con la planificación de tránsito tradicional, es posible prever entre un 20% y un 40% de disminución de los costos operativos gracias al uso de este sistema”, afirma.

Una pausa estratégica

SOMO cumplió la Etapa 1 del proyecto del MacPath entre noviembre de 2015 y julio de 2016, y alcanzó los objetivos planteados. “El prototipo del sistema se ha mostrado altamente funcional e incluso suscitó el interés de grandes empresas del sector agropecuario”, dice Spekken.

Con todo, antes de dar prosecución al proyecto, el investigador analizó que afrontaría dificultades para convertir el interés en esta innovación en un cambio concreto de actitud del mercado, ya habituado al uso de uso de plataformas CAD (computer aided design, o “diseño asistido por computadora”).

“Esos sistemas no simulan ni cuantifican los impactos económicos y ambientales. La robustez de la planificación que se realiza en software CAD es sumamente dependiente de la intuición y de la experiencia del usuario, lo cual puede redundar en un compromiso operativo o ambiental. En tanto, MacPath genera diversos escenarios de orientación para el establecimiento de los cultivos, con la debida cuantificación de los impactos”, afirma.

Fue el propio mercado agropecuario el que terminó mostrándole a Spekken una alternativa de negocios. Basándose en la popularización del uso de drones, la empresa lanzó en septiembre de 2017 otro producto: Inforow, un software que permite analizar los modelos de plantío y sus fallas mediante imágenes aéreas de alta resolución. Según el agrónomo, este software permite detectar errores de tránsito en el cultivo y fallas presentes en la plantación, aparte de generar líneas de espaciamiento y de cosecha que pueden exportarse al piloto automático de la cosechadora, evitando así el pisoteo.

Desarrollado con recursos de la propia empresa, sin ayuda externa, Inforow surgió a partir de una demanda inmediata del mercado, lo que llevó a SOMO a priorizar su desarrollo durante el último año, según explica el investigador. Los principales clientes se encuentran en el sector de la caña de azúcar.

De este modo, al final de la Etapa 1 del proyecto PIPE, la empresa terminó “abrazando la causa del dron”, tal como dice, y haciendo una pausa en el desarrollo del MacPath.

“Consideramos que el Inforow es un producto que ya está presente en el mercado. Esperamos que las nuevas versiones del MacPath (el cual aún se encuentra en fase de prototipo) también se inserten en el sector en el cual se encuentran actualmente nuestros clientes. Creemos que el hecho de contar con un producto que ya está instalado en el mercado facilitará la adopción del MacPath en un futuro cercano”, dice Spekken.

Empresa: SOMO
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