Desde la Facultad de Ingeniería de la Universidad de la República presentamos un nuevo video que muestra los avances y resultados del proyecto MAgro (Navegación de robots en entornos agropecuarios para la estimación de cantidad y calidad de la cosecha frutícola utilizando visión 3D y aprendizaje profundo), una iniciativa que busca transformar el trabajo en el campo mediante la robótica y la inteligencia artificial.
El proyecto, financiado por ANII, fue desarrollado por integrantes del grupo de investigación MINA (Inco - Fing - Udelar), en conjunto con el Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA) y la Duke University (EE.UU). Surge como respuesta a los desafíos del sector frutícola en Uruguay, donde predominan pequeños productores familiares y donde la estimación precisa de la cosecha es clave para mejorar la productividad y evitar pérdidas económicas.
Un robot al servicio del agro
MAgro propone una solución innovadora para el agro; un robot autónomo equipado con sensores de bajo costo capaz de recorrer plantaciones de manzanos, recolectar datos geolocalizados y estimar en tiempo real la cantidad y calidad de la fruta durante todo el ciclo productivo. Esto permite a los productores tomar decisiones más informadas sobre riego, nutrición, raleo y cosecha, aumentando la eficiencia y el valor del producto final.
Además del desarrollo tecnológico, el proyecto generó herramientas de código abierto, incluyendo un conjunto de datos públicos y aportes al estado del arte en navegación autónoma (visual SLAM) en entornos naturales y cambiantes.
Formación e investigación aplicada
MAgro también ha sido un espacio de formación avanzada, que incluye: una tesis de doctorado en curso de Mercedes Marzoa, que se enfoca en navegación autónoma con sensores económicos adaptados al medio rural; tres proyectos de grado enfocados en conteo de frutas, reconocimiento de calidad y geolocalización de anomalías en manzanas utilizando visión por computadora y redes neuronales y una pasantía PEDECIBA, orientada al estudio de enfermedades en cultivos de manzanas mediante imágenes reales obtenidas en el campo.
Mirá el video del proyecto
Más información sobre el proyecto y sus publicaciones en la web de MAgro
Participantes
El proyecto fue desarrollado por integrantes del grupo MINA de la Facultad de Ingeniería de la Udelar, Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA) y Duke University:
- Javier Baliosian (MINA - Inco - Fing - Udelar)
- Gonzalo Tejera (MINA - Inco - Fing - Udelar)
- Martin Llofriu (MINA - Inco - Fing - Udelar)
- Mercedes Marzoa Tanco (MINA - Inco - Fing - Udelar)
- Guillermo Trinidad Barnech (MINA - Inco - Fing - Udelar)
- Juan Matías Di Martino (Duke University)
- Bruno Carra (INIA)
- Maximiliano Dini Viñoly (INIA)
- Carlos Danilo Cabrera Bologna (INIA)
Tesis de doctorado: Navegación de robots en entornos agropecuarios para la estimación de cantidad y calidad de cosecha frutícola utilizando visión 3D y aprendizaje profundo
Estudiante: Mercedes Marzoa
Tutores: Matias Di Martino, Gonzalo Tejera
Proyecto de grado: Conteo de frutos de pepita utilizando Deep Learning Y Mapas de profundidad
Estudiantes: Paolo Emiliano Cappelli Capillera, Geronimo Mendez Ferreira, Renzo Minelli Mutti.
Proyecto de grado: Pipeline de detección y seguimiento de manzanas para geolocalización de anomalías
Autores: Alexei Guchin y Thomas Sheppard
Proyecto de grado: Reconocimiento y conteo de manzanas
Estudiantes: Roxana Garderes y Facundo Gutiérrez
Estado: finalizado
Pasantía PEDECIBA: Detección de enfermedades en cultivos de manzanas
Pasante: Agustín Rieppi
Proyecto financiado por Agencia Nacional de Investigación e Innovación (ANII)