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Marijuana 360: Spyder, El Robot Araña con Inteligencia Artificial Que ‘Vuela’ por Dentro el Cultivo

Marijuana 360: Spyder, El Robot Araña con Inteligencia Artificial Que ‘Vuela’ por Dentro el Cultivo

✍ 13 March, 2024 - 12:05


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Imaginate una cámara de estadio de fútbol, pero diseñada para los cultivos de marihuana y potenciada por la inteligencia artificial. Eso es el Neatleaf Spyder, un innovador robot, parecido a una araña, que se desplaza sobre las plantas, recopila datos y controla el ambiente, el crecimiento y la salud del cultivo.

Detrás del Spyder está el doctor en automatización Elmar Mair, con experiencia en el desarrollo de drones en el Centro Aeroespacial Alemán, coches autónomos en California y en el proyecto Everyday Robot de Google.

En una entrevista exclusiva con El Planteo, Mair explicó cómo se inspiró en la naturaleza y la ciencia de datos para crear una herramienta pionera en la industria que protege la salud del usuario y permite ahorrar miles de USD.

Spyder: la araña

Mair describió al Spyder como una cámara de estadio de fútbol que se mueve sobre el dosel en un invernadero, cuyo objetivo es recolectar parámetros ambientales esenciales como temperatura, humedad, CO2, altura de planta y temperatura de la hoja, entre otros.

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Diseñado para moverse entre el dosel de las plantas cultivadas, este robot equipado con sensores avanzados y cámaras de alta resolución recopila datos cruciales 24/7.

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La integración de inteligencia artificial permite identificar automáticamente síntomas de estrés en las plantas de cannabis, facilitando intervenciones rápidas y precisas para minimizar daños y pérdidas de cultivo.

El Neatleaf Spyder recoge datos e imágenes del cultivo que expertos luego etiquetan para mejorar su entendimiento y análisis. Además, facilita el monitoreo de la salud de las plantas en números, identificando problemas como el amarillamiento, necrosis, caída de hojas y oídio.

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Los ojos

Mair detalló cómo el Neatleaf Spyder emplea inteligencia artificial (IA) y algoritmos para inspeccionar los cultivos de cannabis.

El dispositivo sigue instrucciones específicas para recoger y analizar datos del entorno de cultivo, mejorando su precisión y adaptabilidad con cada experiencia.

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Simplificando, un algoritmo actúa como una receta que guía al Spyder en la recopilación de datos, mientras que la IA le permite aprender y ajustarse a nuevos conocimientos, imitando la capacidad humana de adaptación y aprendizaje.

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“Nos centramos en desarrollar algoritmos de fusión de sensores que integran imágenes de cámaras con otros sensores, como unidades de medida inercial (IMU), permitiendo que navegue en tres dimensiones”, aclaró Mair.

El cerebro

El código de software que anima al Neatleaf Spyder fue desarrollado internamente por el equipo liderado por Mair.

Este sistema avanzado ofrece predicciones de rendimiento al detectar y medir brotes. Y, aunque actualmente no predice formulaciones de cannabinoides o terpenos, está diseñado para integrar sensores adicionales.

Esto abre la posibilidad de capturar una gama más amplia de datos relevantes para el cultivo de cannabis en el futuro. Además, aunque actualmente no puede penetrar el dosel para ver lo que sucede debajo, están trabajando en eso.

“Incorporamos un sensor de resistencia a gases que mide compuestos orgánicos volátiles (VOCs) para detectar olores. Aunque seguimos experimentando, técnicamente es posible añadir cualquier tipo de sensor al dispositivo para medir diversos factores”, dijo Mair.

“Nuestro objetivo es ampliar la gama de sensores para capturar más aspectos, como los tricomas y la madurez de la planta. Estamos apenas explorando las posibilidades de este sistema”, agregó el especialista en robótica.

Telarañas

Mair explicó que el Neatleaf Spyder es capaz de moverse en tres dimensiones, ajustando su altura para acercarse al dosel de las plantas.

Se optó por un sistema de cables en lugar de drones para evitar los riesgos asociados con estos últimos, como el daño a las plantas por las corrientes de aire y la dispersión de plagas.

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Los cables ofrecen una solución simple, segura y confiable, reflejando la preferencia de Mair por aproximaciones sencillas y efectivas basadas en sus experiencias previas y observaciones de la naturaleza.

Videoarbitraje: IA al servicio del cultivo

Mair destacó la eficiencia del Neatleaf Spyder en la reducción del tiempo dedicado a la inspección y elaboración de informes por parte de los equipos de gestión integrada de plagas y cultivo.

Con este sistema, las tareas repetitivas y el tiempo invertido en viajes entre instalaciones se reducen significativamente, ofreciendo una supervisión remota precisa y facilitando la toma de decisiones basada en datos concretos.

Según Elmer el Neatleaf Spyder, con su tablero de control, optimiza la inspección de cultivos y la elaboración de informes. Asimismo, puede liberar hasta el 50% del tiempo empleado por los equipos de manejo integrado de plagas y el 20% del tiempo de los equipos de cultivo.

Este sistema, que representa menos del 1% de los ingresos de los cultivadores, ofrece una solución efectiva frente a las pérdidas del 10% al 20% por ciclo, mejorando significativamente la eficiencia laboral y facilitando la toma de decisiones informadas.

Además, Mair mostró cómo el sistema permite rastrear el desarrollo de problemas a lo largo del tiempo.

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“Puedes revisar cómo estaban las plantas tiempo atrás y, si surgen problemas, como cambios en temperatura y humedad que afecten negativamente. Esto es crucial para que los cultivadores comprendan la situación, tomen decisiones e intercambien información. Además, el sistema permite analizar microclimas y pozos de calor”, agregó Mair.

“Contamos con un equipo de ciencia vegetal que envía informes semanales, resumiendo aspectos clave como contaminaciones y temperaturas bajas. Este proceso se está automatizando para ofrecer un registro diario de cultivos, permitiendo a los usuarios iniciar su día con un resumen claro de lo que necesitan atender”, concluyó Mair.

Elmar Mair, CEO de Neatleaf

 

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ACERCA DEL AUTOR

Nicolás es Licenciado en Relaciones Internacionales e investigador del Doctorado en Política Pública y Urbana de The New School en la ciudad de Nueva York. En 2014, trabajo para Naciones Unidas en Kosovo y co-fundó la Open Data Kosovo Foundation for Digital Capacity-Building. En 2015 recibió un Master en Asuntos Internacionales y en 2020 un Master en Filosofía. Actualmente se dedica a estudiar la relación entre la industria del cannabis y las políticas de desarrollo económico equitativo, en Argentina, donde conduce su trabajo de campo.

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