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El investigador Pedro Bocca, del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas, presentó un robot equipado con inteligencia artificial capaz de detectar enfermedades en cultivos arbóreos en menos de diez segundos y aplicar pesticidas de forma precisa, un avance que resulta clave para reducir pérdidas productivas y optimizar el uso de agroquímicos en la agricultura. El desarrollo se llevó a cabo en el Instituto de Automática, dependiente de la Universidad Nacional de San Juan.
El sistema surge como respuesta a un problema estructural: según estimaciones internacionales, cerca del 40% de la producción agrícola mundial se pierde cada año por plagas y enfermedades. Frente a este escenario, la tecnología busca reemplazar los métodos tradicionales de fumigación masiva por un modelo de intervención selectiva y eficiente.
“Los sistemas actuales de control de plagas fumigan de forma masiva, es decir, echan pesticidas apenas detectan una enfermedad en el cultivo sin discriminar ejemplares enfermos de los sanos”, explicó Bocca sobre el diagnóstico inicial que dio origen al proyecto. A partir de esa limitación, el equipo trabajó en dos ejes: mejorar la detección temprana y ajustar la dosificación de los tratamientos.
El robot desarrollado integra dos funciones en un único equipo. En la parte frontal incorpora una cámara que captura imágenes de las hojas en tiempo real, mientras que un sistema de redes neuronales procesa esa información para identificar el estado sanitario del cultivo. En la parte posterior, un brazo robótico aplica el pesticida de manera localizada, según el diagnóstico realizado por la inteligencia artificial.
Este mecanismo permite intervenir únicamente sobre las zonas afectadas, evitando la fumigación total de la planta. Según el investigador, el sistema alcanza actualmente un 90% de precisión en la identificación de enfermedades, un nivel que lo posiciona como una herramienta de alto potencial para la agricultura intensiva.
El desarrollo implicó un proceso de investigación de seis años, en el que se adaptaron tecnologías existentes a condiciones reales de campo. Uno de los principales desafíos fue trasladar los sistemas de detección, que funcionaban en entornos controlados, a escenarios con variables complejas como iluminación irregular, sombras o interferencias visuales.
“Encontré que la clasificación de enfermedades estaba desarrollada a escala de laboratorio, a través de imágenes perfectas de las hojas de un cultivo. Pero no había una manera de estudiar qué plaga aqueja un cultivo in situ”, explicó Bocca sobre el punto de partida del proyecto.
Para resolver esta limitación, el investigador generó su propia base de datos a partir de muestras reales. En total, recopiló unas 4.000 imágenes de hojas de olivo, que fueron utilizadas para entrenar los algoritmos de inteligencia artificial. Este proceso permitió mejorar la capacidad del sistema para reconocer patrones en condiciones no controladas.
Una de las principales ventajas del robot es su capacidad para dosificar el uso de pesticidas según el grado de infección. El sistema puede aplicar distintas intensidades de tratamiento en diferentes partes del árbol —superior, media o inferior—, lo que optimiza el uso de insumos y reduce costos.
Además, el equipo está diseñado para implementar estrategias diferenciadas según la ubicación del foco infeccioso. En zonas altamente afectadas, puede aplicar el 100% del tratamiento; en áreas cercanas, un 50%; y en sectores alejados, un 25%. Este enfoque permite contener la propagación de enfermedades sin recurrir a aplicaciones generalizadas.
El impacto ambiental también aparece como un eje central del desarrollo. La reducción en el uso de agroquímicos contribuye a disminuir la contaminación del suelo y del aire, al tiempo que reduce la exposición de los operarios a sustancias potencialmente tóxicas.
“El sistema no solo mejora la eficiencia del tratamiento, sino que también evita problemas de salud para quienes trabajan en el campo”, señaló el investigador, al destacar los beneficios indirectos de la tecnología.
El proyecto contempla nuevas etapas de desarrollo orientadas a ampliar sus capacidades. Entre ellas, se prevé la incorporación de sistemas de geolocalización para generar mapas detallados del estado sanitario de los cultivos. Esta funcionalidad permitiría identificar focos de enfermedades, monitorear su evolución y planificar intervenciones más precisas.
“Nuestro objetivo ahora es montar el robot atrás de un tractor para hacer las pruebas de campo definitivas y estimar el nivel de ahorro que genera el sistema”, indicó Bocca sobre los próximos pasos.
Aunque el prototipo fue diseñado inicialmente para trabajar en cultivos de olivo, la tecnología es adaptable a otras producciones arbóreas, como cítricos. En este sentido, el investigador ya colabora con una empresa privada para aplicar el sistema en plantaciones afectadas por enfermedades como el HLB, una de las más problemáticas a nivel global.
El potencial del desarrollo no se limita a la detección y tratamiento de enfermedades. También abre la puerta a un modelo de gestión integral que combine prevención, monitoreo y respuesta en tiempo real, pilares de la llamada agricultura de precisión.
El robot, que ya cuenta con patente, podría escalar a una producción industrial en el futuro, lo que facilitaría su adopción en distintos mercados. Su versatilidad y capacidad de adaptación lo convierten en una herramienta con potencial para transformar los sistemas de producción agrícola.
Para Bocca, el valor del desarrollo radica en su aplicación concreta. “No hay nada mejor para nosotros que ver nuestro trabajo funcionando en la realidad y cumpliendo el objetivo para el cual fue creado”, afirmó. En esa línea, subrayó el rol de la inteligencia artificial como herramienta para resolver problemas complejos.
El avance se inscribe en una tendencia global que busca integrar tecnología y producción para enfrentar desafíos como el cambio climático, la escasez de recursos y la necesidad de aumentar la productividad. En este contexto, la innovación desarrollada en Argentina se posiciona como un ejemplo de cómo la ciencia aplicada puede generar soluciones con impacto directo en la economía y el ambiente.
Con la posibilidad de reducir costos, mejorar la eficiencia y minimizar el impacto ambiental, el robot diseñado por el CONICET representa un paso hacia sistemas agrícolas más sostenibles y tecnológicamente avanzados.
