Modelado de ambientes virtuales con aplicaciones para la agricultura de precisión
Conoce el panorama actual y descubre cómo la simulación puede ayudar a resolver problemas complejos reduciendo costos y aumentando la eficiencia.
La agricultura de precisión es un nuevo enfoque de la producción agrícola. Se basa en tecnologías avanzadas, como sistemas de posicionamiento global (GPS), sensores y drones, que permiten recoger y analizar datos sobre el suelo, el clima y otras variables agronómicas en tiempo real. Gracias a estos datos, los agricultores pueden tomar decisiones más precisas y bien fundamentadas sobre el manejo de sus cultivos.
¿Cuál es la situación actual de la agricultura de precisión?
Para que la agricultura de precisión sea viable, es esencial desarrollar la interconectividad en el campo, ya que permite la comunicación entre las diferentes tecnologías y los dispositivos utilizados en la producción agrícola.
Actualmente, con el avance de la tecnología de comunicación inalámbrica, es posible conectar diversos dispositivos y sensores, permitiendo el monitoreo remoto de las áreas cultivadas y la toma de decisiones en tiempo real.
Un ejemplo de interconectividad en el campo es el sistema Real-time kinematic positioning, o RTK, el cual hoy se aplica en diversas fábricas de todo Brasil. En la figura que se muestra a continuación, se puede tener una noción básica de cómo funciona este sistema.
Sistema RTK.
Con la adopción de la agricultura de precisión y la conectividad en el campo, es posible obtener mejores resultados en términos de productividad y eficiencia, además de contribuir con prácticas de producción agrícola más sostenibles.
Estas tecnologías también ofrecen oportunidades para generar nuevos negocios y servicios en el sector agrícola, promoviendo el desarrollo económico y social en el campo.
¿Qué importancia tiene la simulación para el éxito de la agricultura de precisión?
Las herramientas de simulación se utilizan en diversas áreas de la ingeniería en todo el mundo e incluso en Brasil. Desde compresores hasta aviones, esta tecnología ayuda a los diseñadores a crear prototipos virtuales, basados en métodos físicos y numéricos, con el objetivo de predecir el comportamiento de sus productos en el mundo real con gran precisión y eficiencia.
Pero, ¿cómo encaja esto en el mundo de la conectividad en la agroindustria?
Como ya se ha mencionado, los sistemas que intervienen en el desarrollo de la agricultura de precisión, son sumamente complejos y generan un gran impacto en los resultados de las cosechas.
Por lo tanto, es de gran importancia conocer todas las consecuencias que se derivan del cambio de variables como el posicionamiento de antenas, rutas de las máquinas, clima y el terreno. Es precisamente donde la simulación demuestra su importancia.
A través del modelado virtual del ambiente o escenario, podemos visualizar todos los factores que podrían influir en nuestro sistema, tomando así decisiones para modificar, eliminar o añadir activos en la tierra, mar, aire y el espacio.
Así, en el sistema RTK mencionado anteriormente, podemos modelar el ambiente del campo, comprobar las posiciones de las bases, calcular la comunicación entre la base y la maquinaria y poder garantizar que no haya interrupción de la señal.
Como todos estos modelos están basados en la física, el comportamiento de estos equipos será simulado por nuestro ordenador de una manera fiel a sus contrapartidas reales.
Un estudio publicado por Frost & Sullivan, empresa americana de consultoría empresarial, demuestran resultados excepcionales al utilizar la simulación para la modelización de escenarios. Una empresa de defensa americana anónima consiguió un impresionante retorno de la inversión del 500% (US$ 7.5 millones) utilizando las mismas técnicas anteriormente mencionadas, logrando además reducir el time-to-market en hasta 4 veces.
Accede al webinar Simulación en la agroindustria para conocer casos de éxito y cómo aplicar la simulación en tus proyectos de equipos agrícolas.
Ejemplo práctico de modelado de escenarios para la agricultura de precisión
Como ejemplo práctico, podemos retomar el sistema RTK mencionado anteriormente. Para que funcione y no baje la productividad de la cosecha, tenemos que asegurarnos de que todos nuestros activos (maquinaria agrícola, base RTK y constelación de satélites GNSS) tengan una comunicación ininterrumpida. Así que empezaremos con algunos modelos iniciales.
Modelado inicial y análisis de antenas
Primeramente, necesitamos saber cómo nuestras antenas emitirán señal en nuestro sistema de comunicación. En términos más técnicos, se trata de un análisis del comportamiento del patrón de radiación de la antena, teniendo en cuenta su posicionamiento sobre el objeto, su polarización, la frecuencia de funcionamiento, etc. A continuación podemos ver una figura de los resultados obtenidos para una de las antenas.
Ambiente virtual y modelado de activos
En este ejemplo, podemos imaginar un prado con terreno irregular en el interior del estado de São Paulo. Insertamos en nuestro ambiente virtual, que abarca aire, tierra, mar y espacio, la trayectoria que recorrerá nuestro tractor, la posición de nuestras bases, la constelación de los satélites con la que interactúa el sistema y el terreno. En este punto, el cielo no es el límite, sino el borde de nuestro sistema solar.
Podemos agregar otras antenas que puedan interferir con nuestra señal, limitaciones en la trayectoria del tractor, meteorología espacial, objetos físicos, entre otros parámetros. Cuanto más completo sea el escenario creado, mayor será la fidelidad de nuestros resultados finales.
Cómputo de la interacción entre los objetos de estudio
Logramos considerar efectos que reducirán la calidad de la señal, como el terreno y la humedad relativa. Tras los análisis, podemos extraer algunas conclusiones interesantes.
Por ejemplo, si conocemos la calidad mínima que debe tener la señal para que la base se comunique con la máquina, podemos comprender, dentro de nuestro terreno de interés, dónde podemos operar y dónde perderemos señal. Con esta valiosa información, podemos posicionar estratégicamente nuestras bases para tener la mayor área de operación posible.
Además, de hecho, podemos analizar la calidad de la señal, obteniendo datos como Bit Error Rate (BER) y la razón señal/ruido (C/N). Para tener una visión global de los resultados, podemos montar tablas y trazar gráficos.
Se trata de un ejemplo sencillo, pero demuestra la importancia de utilizar este tipo de software. A continuación se presenta un breve video en el que se muestran algunas de las capacidades de la simulación en la agricultura de precisión:
En resumen, la simulación es una herramienta esencial para ayudar al agricultor de precisión a maximizar sus rendimientos y minimizar sus costos. Podemos conocer virtualmente en qué condiciones funcionará el sistema, pudiendo modificarlas antes de invertir capital y optimizar aún más ese sistema, lo que también reducirá en gran medida los costos.
Para saber más sobre el papel de la simulación computacional en la agroindustria, convesa con uno de nuestros especialistas y conoce nuestras soluciones para el sector.
