La inteligencia artificial hace historia en las cosechadoras y los expertos explican por qué

SAN NICOLÁS (De una enviada especial).- La inteligencia artificial (IA) está transformando todos los sectores productivos y el agro no es la excepción. Su impacto quedó en evidencia en Expoagro, donde estuvo presente en la mayoría de los nuevos lanzamientos y se consolidó en desarrollos previos. Su influencia va más allá del desarrollo de productos, ya que está transformando todo el proceso productivo, desde la precosecha hasta la posventa. Con aplicaciones que permiten predecir escenarios, optimizar la toma de decisiones y mejorar la eficiencia, su adopción crece de manera acelerada.

Rodrigo Lanciotti, gerente de Marketing de Case IH, explicó: “La inteligencia artificial nos permite encadenar procesos que antes se automatizaban por separado. Esto nos llevará a soluciones más completas, con máquinas más autónomas y eficientes”.

Gracias a la IA, las cosechadoras analizan datos en tiempo real, combinan distintos parámetros y generan escenarios según la información recibida. “A partir de estos análisis se emiten alertas automáticas que permiten anticipar problemas y programar el mantenimiento de manera más eficiente”, detalló Lanciotti. Por ejemplo, el sistema puede prever fallas en ciertos componentes o detectar que el rendimiento de la máquina no es óptimo, permitiendo ajustes antes de que se produzca un problema mayor.

También destacó que uno de los lanzamientos es una cosechadora equipada con un sistema que opera con una cámara capaz de capturar imágenes en un espectro de luces especial. Este sistema permite analizar el tamaño del grano, el porcentaje de granos partidos y la cantidad de materia extraña. “Toda esta información se procesa en tiempo real y la máquina ajusta automáticamente sus parámetros para mejorar la eficiencia y la productividad”, resaltó Lanciotti. “Con este avance, logramos que la máquina optimice su rendimiento sin intervención constante del operador”, señaló.

El desarrollo de la IA en la maquinaria agrícola también ha impulsado la autonomía de los equipos. “Venimos trabajando con piloto automático y diversas funciones automatizadas, pero la IA nos permite integrar todas estas herramientas en un solo sistema”, destacó el ejecutivo. Ahora, el siguiente paso será su implementación en tractores, especialmente en maniobras y ajustes en cabeceras, que son procesos más complejos. “Ya contamos con piloto automático y giros automáticos en cabeceras, pero la inteligencia artificial nos dará una solución más completa”, remarcó.

Leandro Gatti, de la Academia Claas, explicó que la compañía utiliza la IA para desarrollar un asistente de cosecha que regula la máquina en función de las indicaciones del operador. “Esto permite que la cosechadora sea mucho más eficiente”, afirmó.

El sistema ofrece cuatro estrategias de trabajo entre las cuales el operador puede elegir: priorizar el mayor caudal de cosecha, optimizar la calidad del grano, reducir el consumo de combustible o mantener un equilibrio entre estos factores. “La opción equilibrada pondera las tres anteriores por igual, buscando el mayor caudal de cosecha con el menor consumo de combustible y la mejor calidad de grano”, detalló.

Para lograr este nivel de precisión, las cosechadoras cuentan con sensores y cámaras de calidad de grano. “El software de la cámara permite reconocer daños mecánicos, granos partidos y cuerpos extraños”, explicó el especialista. Además, el sistema monitorea los sensores de pérdida para garantizar que los ajustes mantengan la calidad sin aumentar los niveles de desperdicio.

Otro aspecto clave de esta tecnología es su capacidad de aprendizaje. “Si el operador realiza un ajuste manual y el sistema detecta que es positivo, lo adopta como un cambio para esa condición. Cuando se detecte una situación similar en el futuro, aplicará ese ajuste automáticamente”, señaló Gatti.

Federico Sánchez, especialista en Soluciones de John Deere Argentina, destacó que la IA ha incrementado la eficiencia en el uso de la maquinaria agrícola. “La productividad en cosechadoras se mide en hectáreas por hora, lo que depende del ancho del cabezal, la velocidad y la eficiencia. La IA ha sido clave para mejorar este tercer factor”, explicó.

Sánchez coincidió en que la IA se ha vuelto más práctica y operativa, reduciendo la necesidad de calibraciones complejas. “Creemos que esto facilitará la adopción de la tecnología. La clave es que el sistema va aprendiendo del operador, volviéndose cada vez más intuitivo en su uso dentro del monitor”, apuntó. En la muestra la firma lanzó la familia S7 de cosechadoras.

En ese sentido, detalló que la primera gran tecnología en cosechadoras fue el piloto automático, que permite que la máquina trabaje siempre con el cabezal lleno, aumentando la eficiencia hasta un 70%. “Esto ocurrió hace unos 10 o 15 años. En los últimos años, hemos recibido más tecnologías enfocadas en asistir al operador para llevar esa eficiencia al 100% durante toda la jornada de trabajo”, explicó.

El operador puede alcanzar ese nivel en momentos puntuales del día, pero no puede mantenerlo durante las 10 horas de trabajo en la cosechadora. “En nuestro nuevo lanzamiento, hemos logrado una eficiencia del 85-90%. Esto se debe, por ejemplo, a la capacidad de autorregulación de la máquina: cada 3 segundos toma fotos y cada 3 minutos realiza un diagnóstico y ajusta los parámetros si es necesario”.

Para un operador, sería imposible realizar ajustes con tanta frecuencia, ya que en una jornada de 10 horas normalmente realiza solo tres o cuatro ajustes manuales. “Aquí es donde la tecnología ha marcado la diferencia, permitiendo que la eficiencia alcance el 85-90%”.

Sánchez subrayó que la IA se ha vuelto más intuitiva, reduciendo la necesidad de calibraciones complejas. “El sistema aprende del operador y se vuelve más fácil de usar. Ahora, la máquina ya arranca con IA incorporada, lo que facilita su adopción”, concluyó.

La inteligencia artificial en el agro ya no es una promesa futura, sino una realidad en constante evolución. Su aplicación en maquinaria agrícola permite no solo mejorar la eficiencia y la autonomía, sino también facilitar el trabajo de los operadores y garantizar mejores resultados en cada cosecha.