“Al colaborar personas y robots, la productividad se dispara un 38%”… el mundo entra ahora en la era de transición hacia los robots agrícolas

[Periódico Coreano de Tecnología Agrícola = Reportero Baek Cheol-hyeon] Destacados expertos de Europa, Estados Unidos, China y Japón, que lideran el mercado mundial de robots agrícolas, se reunieron en un mismo lugar para compartir la situación actual de la agrotecnología avanzada (AgTech) y sus resultados de demostración. La Sociedad Coreana de Agricultura de Precisión celebró el pasado 19 de junio la ‘Conferencia Académica de Primavera 2026’, vinculada a la Feria de Tecnología Agrícola realizada en OSCO, Cheongju, y exploró intensivamente el camino que debe seguir la agricultura de Corea del Sur. 

Europa (UE): más allá del robot individual, un ‘ecosistema de datos’ y una sólida infraestructura de validación en campo (TEF)

Según la presentación de Han Chang-ho, investigador principal del Instituto Europeo del Instituto Coreano de Ciencia y Tecnología (KIST), Europa aborda los robots agrícolas no como una tecnología aislada, sino como un enorme ecosistema de datos. En la etapa de recopilación de datos se movilizan satélites que cubren amplias regiones, drones (UAV) capaces de realizar cartografía de alta resolución y sensores montados en tractores que marcan de cerca cultivos individuales. Recientemente, incluso se ha desarrollado un ‘sensor de emisión fotoelectrónica’ de ultraalta sensibilidad capaz de detectar variaciones en la emisión de patata derivadas de sutiles cambios fisiológicos en las hojas del cultivo, entrando así en una fase de diagnóstico local de alta precisión del estado de salud de los cultivos.
Los datos recopilados de esta manera conducen, a través de sistemas de IA, al diagnóstico del crecimiento de los cultivos y a la predicción de la productividad, y finalmente los robots y la maquinaria agrícola inteligente ejecutan acciones reales (Act) como pulverización de precisión, deshierbe y cosecha. Un ejemplo representativo es el robot cosechador de uvas, clave en la industria vinícola europea. Según la investigación más reciente publicada el año pasado, cuando un ‘robot de diagnóstico’ equipado con un sistema de imagen visual analiza primero con una cámara hiperespectral la ubicación y el grado de madurez de los racimos de uva, a continuación entra en acción un ‘robot de cosecha (Harvesting)’ equipado con dos brazos robóticos (brazo de agarre y brazo cortador), activando un sistema de colaboración orgánica que selecciona solo las uvas de alto valor comercial y corta sus tallos.
El mayor punto de diferenciación del ecosistema europeo de robots agrícolas frente a Corea se encuentra en su potente ‘infraestructura de validación en campo’ a nivel gubernamental. La UE, al prestar atención a que un prototipo avanzado dentro del laboratorio (TRL nivel 6) difícilmente puede entrar de inmediato en el mercado real (TRL nivel 8), opera ‘agrifoodTEF’, una plataforma oficial que actúa como autopista de conexión entre ambos. Esta plataforma exige como paso indispensable la ‘prueba en entorno real (Real-world Testing)’, en la que se afrontan directamente variables imposibles de controlar por completo en el laboratorio, como el clima, el suelo o los comportamientos imprevistos de los trabajadores. Solo las tecnologías que superan una rigurosa validación en campo y aseguran su fiabilidad son reconocidas en el mercado como soluciones necesarias, y los costos también se alivian para agricultores y empresas mediante las sistemáticas políticas de apoyo de la UE.

China: crecimiento explosivo anual del 78% en maquinaria agrícola inteligente… una ‘era de los Reinos Combatientes de los robots’ en todos los sectores

El profesor Han Woong-cheol de la Universidad de Kangwon, quien presentó sobre las tendencias del mercado de agricultura robótica en China, señaló: “El mercado de maquinaria agrícola inteligente está mostrando un crecimiento muy rápido, registrando una tasa anual del 78%”, y añadió: “Recientemente, la industria robótica también está creciendo con rapidez y, al combinarse robots humanoides y robots basados en multimodalidad con modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), las capacidades de los robots están mejorando enormemente”.
Actualmente en China, dado que las tecnologías requeridas difieren según el ámbito —campos abiertos, huertos, invernaderos, ganadería y piscifactorías—, se están desarrollando diversos robots por sector, y la velocidad del desarrollo tecnológico también es muy pronunciada. En particular, entre los robots para agricultura de campo abierto, el robot no tripulado para deshierbe de arroz reconoce automáticamente los tallos del arroz, extrae la línea guía central y analiza por sí mismo la ruta. Su tasa de reconocimiento alcanza el 94% y también cuenta con una capacidad de trabajo de 13,8 m por segundo y función de evasión de obstáculos.
Como corresponde al mayor productor mundial de té, también llama la atención el T-Bot móvil de sensorización especializado para plantaciones de té. La tecnología de control de postura se ha aplicado de base para adaptarse a entornos de cultivo con muchas pendientes. Además, el robot cosechador de té ha alcanzado una tasa de cosecha del 90% mediante la aplicación de un sistema solar, y puede recolectar unas 2300 hojas de té por hora. En el ámbito frutícola, un sistema que integra cosecha, recolección y transporte en una sola plataforma ha entrado en fase de comercialización. El robot cosechador de manzanas registró una tasa de éxito del 82% dentro del campo visible, y las investigaciones recientes han evolucionado hacia un ‘sistema de múltiples brazos robóticos’ que coopera como si una persona usara ambas manos. El robot integrado para kiwi desarrollado por la Universidad de Jiangsu trabaja con cuatro brazos robóticos en paralelo y cosecha hasta 3600 kiwis por hora, un nivel capaz de sustituir a entre 3 y 5 trabajadores experimentados.
Asimismo, el robot para despunte de algodón desarrollado por la empresa Duoatech mostró una tasa de éxito del 95% al incorporar cámara nocturna y tecnología de visión estereoscópica. En particular, al accionar simultáneamente 36 brazos de trabajo, logró una eficiencia 50 veces superior a la humana, planteando la posibilidad de una agricultura a gran escala. En los sectores ganadero y pesquero, el robot de monitoreo de ganado de Raisense Robotics analiza automáticamente la temperatura corporal, los chillidos y el peso de los cerdos para detectar precozmente enfermedades. Los robots para granjas avícolas utilizan simultáneamente cámaras de luz visible y térmicas para detectar cadáveres y verificar la calidad de los huevos, y operan sin personal las 24 horas gracias a la función de carga automática. En el sector pesquero, ha aparecido un robot de limpieza que, mediante navegación autónoma submarina, limpia las redes de las piscifactorías y registra una eficiencia de trabajo entre 5 y 8 veces superior a la humana, mientras que el robot no tripulado de alimentación que suministra pienso siguiendo una ruta establecida también ha emergido como pieza clave para reducir la mano de obra.

Estados Unidos: soluciones de ‘IA personalizada’ y ‘gemelo digital’ para superar las limitaciones del campo al aire libre

Los campos de fresas al aire libre son extremadamente difíciles para el reconocimiento por IA debido a los cambios de luz solar, los reflejos y las estructuras no uniformes. La profesora Choi Da-eun de la Universidad de Florida, que investigó modelos de IA para el cultivo de fresas, explicó ese día la importancia y la dificultad del reconocimiento por IA, revisó los problemas identificados durante las demostraciones y presentó soluciones al respecto.
La profesora Choi implementó un algoritmo que aplicó un sistema de votación (Voting) sobre imágenes en un sistema de dispersión de enemigos naturales para prevenir plagas en el cultivo de fresas. La precisión de este modelo en sí fue del 85%, y en los casos en que la detección tuvo éxito mostró una precisión del 95%. Además, en los resultados de demostración del robot cortador de runners (tallos), la capacidad de encontrar runners ocultos o cubiertos por hojas se vio limitada porque aproximadamente la mitad del total se encontraba en lugares difíciles de identificar a simple vista, por lo que la tasa global de éxito se quedó en el 48%. Estos dos casos sugieren que, aunque el hardware en sí sea excelente, si se acumulan errores de reconocimiento de la IA, el rendimiento de todo el sistema puede verse afectado de forma crítica.
Para resolver estos problemas, la profesora Choi aplicó una solución de simulación virtual basada en gemelo digital, y demostró que las limitaciones y los costos de la recopilación de datos en campo pueden superarse de manera revolucionaria mediante el uso de un ‘gemelo digital’ de realidad virtual que imita exactamente el entorno real y de datos sintéticos. La profesora Choi afirmó: “Cuando se mezcla un 10% de datos reales (Real Data) con datos virtuales, se obtiene una precisión cercana al 100%”.
Asimismo, subrayó: “El rendimiento final de los robots automatizados para fresas no lo determina el hardware, sino la precisión del reconocimiento por IA”, y añadió: “La tecnología de gemelo digital, capaz de superar las limitaciones del entorno natural y reducir drásticamente los costos de recopilación de datos, se convertirá en una solución estratégica indispensable para el futuro mercado de robots agrícolas AX (transformación por inteligencia artificial)”.

Japón: salida a la crisis de desaparición por el superenvejecimiento… la ‘colaboración humano+robot’ mejora la productividad un 38,6%

Japón se encuentra actualmente en una situación urgente de transformación de la estructura de la agricultura inteligente para responder a la desaparición de las zonas rurales y al superenvejecimiento. Dado que el 58,7% de los trabajadores agrícolas de Japón tiene 70 años o más y que para 2043 la población clave caerá bruscamente hasta las 300.000 personas, el país está llevando a cabo una gran transición estratégica nacional, como la agrupación de tierras agrícolas ociosas y la introducción de maquinaria agrícola no tripulada.
En particular, el modelo de cooperación ‘robot+persona’ es una solución clave que hace posible la rentabilidad en campo y la disponibilidad de mano de obra. El profesor Ida de la Universidad de Kioto, quien ofreció la ponencia, declaró: “Como resultado de demostrar en campos de cultivo de arroz a gran escala el ‘Nivel 2 (conducción autónoma bajo supervisión cercana)’ de las directrices de cuatro etapas del Ministerio de Agricultura, Silvicultura y Pesca de Japón (MAFF), cuando una persona trabajaba sola como antes se requerían 0,389 horas por cada 10a, pero mediante la colaboración entre persona y robot el tiempo de laboreo se redujo a 0,239 horas, demostrando un claro indicador de rentabilidad en campo con una reducción nada menos que del 38,6% en el tiempo de trabajo”. Además, se están mostrando mejoras tecnológicas esenciales, como la identificación precisa en más de un 84% de arroz caído u obstáculos mediante tecnología de reconocimiento de objetos basada en aprendizaje profundo (DDRNet), y la integración y estandarización en una plataforma en la nube (FMIS) de mapas en tiempo real de rendimiento de cosecha y contenido de proteínas. Más aún, continúa el desarrollo de tecnologías que consolidan un ecosistema de información para gestionar de forma integrada toda la granja en tiempo real, conectando orgánicamente los datos de teledetección y los datos de trabajo de la maquinaria agrícola con sistemas en la nube y plataformas IoT.