En el sector agrari, la innovació tecnològica ha trobat una aliança decisiva amb els robots voladors autònoms (Flying Autonomous Robots™, FARs).
Font: TEVEL
Aquesta tecnologia, activada per intel·ligència artificial, visió per computador i aprenentatge automàtic, permet una collita precisa, continua i sense danys, fins i tot fora de l’horari diürn, reduint la dependència de mà d’obra humana i millorant la qualitat dels fruits.
Els FARs identifiquen amb alta precisió el fruit en el seu grau òptim de maduresa, el recullen amb suavitat i registren dades en temps real sobre pes, mida, color, data, localització i possibles malalties.
Econòmicament, les aplicacions actuals han demostrat una reducció significativa dels costos laborals, fins a un 30 %, mentre augmenten la precisió i la rapidesa de la collita. A més, el registre detallat de cada fruit permet una presa de decisions basada en dades, millorant els processos de classificació i reduint les pèrdues postcollita.
Ja s’han implementat amb èxit en explotacions de països com els Estats Units, Israel, Itàlia i Xile, amb resultats molt satisfactoris en termes de rendiment i estalvi. Altres innovacions com el drone “Alpha-Bot”, desenvolupat amb S\&S Metal Fabrication, treballen connectats a una plataforma mòbil que subministra energia de forma constant, la qual cosa permet operacions prolongades sense necessitat d’aturar-se per recarregar.
Aplicació a les zones de Lleida i l’Urgell: un avantatge tècnic i productiu
La segona fase d’implementació d’aquesta tecnologia a Lleida i l’Urgell hauria de centrar-se, en primer lloc, en els fruiters pinyolers i pomers, tan habituals a la regió. Aquests cultius són compatibles amb les capacitats de Tevel, que actualment recull pomes, préssecs, nectàrines, prunes, albercocs i peres amb alta eficàcia. Els FARs poden operar les 24 h, sense cansament, fet que permet a les explotacions planificar i distribuir millor els recursos laborals i mecànics.
En un entorn amb una elevada exigència de qualitat i emergència per evitar danys als fruits, aquestes eines esdevenen essencials. A més a més, el sistemes de dades en temps real es tradueixen en decisions immediates: es pot ajustar la logística d’envasament i classificació, anticipar problemes fitosanitaris o redistribuir esforços segons requeriments temporals.
Per adaptar les explotacions locals, és imprescindible crear una infraestructura de base, elevant la connectivitat (per exemple via 4G/5G o satèl·lit per a operacions rurals) i preparant una formació específica per al personal tècnic agrícola. El model SaaS (software com a servei) que utilitza Tevel facilitaria el desplegament sense grans inversions inicials de maquinària, oferint manteniment i formació especialitzada.
A nivell tècnic, la planificació d’activació dels robots hauria d’incloure calibració per tipologies de fruit, establiment de paràmetres de color, mida i maduresa, i integració amb sistemes de logística i envasat regionals. Això permetria que cada rotor detectés i registrés dades com el pes i la maduresa exacta del fruit, perfeccionant així els processos postcollita.
Finalment, una xarxa cooperativa entre explotacions veïnes podria permetre l’ús compartit dels robots, optimitzant costos i accelerant la rendibilitat. Les dades recollides, agregades de manera anònima, podrien contribuir a construir un mapa intel·ligent de collita per la regió, identificant zones amb majors rendiments o necessitats puntuals.
Els robots voladors de collita (FARs), introdueixen un salt tecnològic disruptiu en el model agrari.
A Lleida i l’Urgell, aquests sistemes poden suposar una eina estratègica per enfrontar els reptes de mà d’obra, qualitat i sostenibilitat, sempre que s’abordin amb formació, infraestructures adequades i models col·laboratius.
