Avances en inteligencia artificial, robótica y metrología agrícola marcan la agenda hortícola en Alemania

El taller internacional IEEE Workshop METROAGRIFOR se celebró del 9 al 11 de noviembre de 2026 en el Leibniz Institute for Agricultural Engineering and Bioeconomy (ATB), en Potsdam (Alemania). Este encuentro anual, que contó con 103 presentaciones, ofreció una visión integral sobre la metrología de vanguardia aplicada a la agricultura, la silvicultura y la producción alimentaria, impulsada por los retos del cambio climático, la digitalización y la necesidad de prácticas sostenibles. Las investigaciones presentadas evidenciaron una clara convergencia entre la tecnología de sensores, la inteligencia artificial (IA) y la robótica para crear soluciones automatizadas, precisas y basadas en datos.

Inteligencia artificial, IoT y robótica en el campo

Uno de los ejes centrales fue la integración de la IA, el Internet de las Cosas (IoT) y la robótica. Numerosos trabajos presentaron modelos de aprendizaje automático como redes de memoria a corto y largo plazo (LSTM) para predecir la humedad del suelo, redes neuronales convolucionales (CNN) para evaluar la madurez de la fruta y arquitecturas YOLO para detectar plagas, enfermedades y frutos, así como para monitorizar colonias de abejas melíferas. También se exploraron métodos avanzados como el aprendizaje por refuerzo profundo para optimizar el riego, la inteligencia artificial explicable (xAI) para aumentar la fiabilidad de los modelos y el uso de agentes de IA en el contexto agronómico.

La conectividad de los datos se facilitó mediante nodos IoT de bajo coste, a menudo basados en LoRaWAN, para la adquisición ambiental en tiempo real. Asimismo, se desplegaron sistemas autónomos —desde vehículos aéreos no tripulados (drones o UAV) hasta robots terrestres (UGV)— para tareas de cartografía de huertos, fenotipado de alto rendimiento y tratamientos específicos por planta. Las infraestructuras de datos emergentes, incluidos los gemelos digitales para plantaciones frutales y el aprendizaje federado para datos geoespaciales, permitieron el uso colaborativo de la información preservando su privacidad.

Análisis moderno del suelo y teledetección

El análisis moderno del suelo se centró en métodos no destructivos como la espectroscopia Vis-NIR y la espectroscopia de plasma inducido por láser (LIBS) para medir directamente en campo propiedades como el carbono orgánico del suelo (SOC), la humedad y el pH. Por su parte, los datos satelitales de Sentinel, Landsat y PlanetScope se combinaron para la previsión de cosechas durante la campaña, la monitorización de la salud vegetal y la evaluación de cambios en el uso del suelo, por ejemplo en regiones posconflicto.

A nivel de planta, las imágenes multiespectrales e hiperespectrales captadas mediante drones se utilizaron para crear nubes de puntos 3D destinadas al fenotipado de alta resolución, yendo más allá de los índices de vegetación tradicionales. Esto se complementó con teledetección terrestre, como dispersómetros para vigilar la fenología de los cultivos y plataformas móviles de detección para mapear la densidad de floración en frutales.

Resiliencia climática y calidad poscosecha

El programa puso un fuerte énfasis en la resiliencia frente al cambio climático, con aportaciones que abarcaron desde la modelización de la demanda hídrica y la optimización del riego hasta la detección de fugas en líneas de goteo y el desarrollo de aplicaciones móviles para la toma de decisiones en finca. Paralelamente, se investigaron métodos para mitigar los riesgos de heladas y estrés térmico, como la predicción de la temperatura superficial en manzanas, además de estrategias para restaurar agroecosistemas degradados y evaluar la idoneidad climática de variedades específicas.

La calidad alimentaria se abordó poniendo el foco en la evaluación no destructiva de la fruta para optimizar el momento de cosecha y las condiciones de almacenamiento poscosecha. Tecnologías como la espectroscopia NIR, los sensores ópticos y el radar de ondas milimétricas se emplearon para determinar la firmeza, el contenido de sólidos solubles y el grado de madurez en manzanas, peras y nectarinas. Además de las ponencias, el encuentro ofreció sesiones prácticas en análisis digitalizado de suelos y plantas, consolidando una tendencia hacia la fusión de datos multimodales analizados por modelos de IA explicable y ejecutados mediante sistemas automatizados.

Próxima cita: Science Symposium en Fruit Logistica 2027

De cara al próximo año, el 5 de febrero de 2027 se organizará una nueva edición del Science Symposium en el escenario Farming Forward de la feria Fruit Logistica, en Berlín. Esta convocatoria estrenará un concepto renovado: en lugar de centrarse únicamente en llevar la investigación hortícola internacional a la feria, acercará la investigación local de la región de Berlín y Brandeburgo a los participantes internacionales de Fruit Logistica. El programa contará con ponentes de cinco instituciones regionales de investigación que presentarán sus últimos hallazgos científicos, así como oportunidades de prácticas, programas de estudio y proyectos de investigación conjunta con la industria.

Fuente: Leibniz Institute for Agricultural Engineering and Bioeconomy (ATB)