Estudiantes universitarios utilizan robots e IA para la agricultura

Este verano, un grupo de ambiciosos estudiantes de la California State University, Monterey Bay (CSUMB) se embarcó en una misión para abordar uno de los desafíos más urgentes de la agricultura: la laboriosa cosecha de fruta. Equipados con un robot colaborativo de Universal Robots, el software PolyScope X más reciente y el AI Accelerator, estos estudiantes convirtieron sus conocimientos en una prueba de concepto práctica, demostrando cómo la automatización y la IA pueden revolucionar la industria agrícola.

El proyecto de los estudiantes buscaba crear un sistema robótico capaz de identificar y clasificar fruta mediante visión artificial. ¿Su objetivo? Explorar cómo la automatización podría aliviar la carga física de los trabajadores agrícolas y mejorar la disponibilidad de alimentos al aumentar la eficiencia de la cosecha.

Para Estrella Chávez Gaeta, estudiante de ingeniería mecánica que actualmente vive en un viñedo, el proyecto fue profundamente personal. "La agricultura a menudo se pasa por alto cuando se trata de automatización", compartió. "Pero estos son algunos de los trabajos que requieren más mano de obra. Nuestro proyecto no se trataba de reemplazar a las personas, sino de hacer que su trabajo fuera más seguro y sostenible".

Para muchos de los estudiantes, esta fue su primera experiencia práctica con la robótica, y Universal Robots la convirtió en una experiencia memorable.

“Nunca había trabajado con robótica”, comentó Josh Williams, estudiante de matemáticas y economía. “Pero desde el principio, Universal Robots destacó. La imagen de marca era elegante, la interfaz intuitiva y el soporte técnico, fenomenal”.

Cable Bronte, estudiante de mecatrónica, coincidió: “Trabajé mucho con la consola de programación y PolyScope X. Fue sencillo e intuitivo, incluso cuando tuvimos que cambiar de PolyScope 5 a X a mitad del proyecto. Los tutoriales de UR Academy fueron útiles y la nueva interfaz se sentía moderna y refinada. Además, la documentación de URScript disponible en línea nos permitió integrar código personalizado con confianza”.

El AI Accelerator, ofrecido en colaboración con NVIDIA, integra a la perfección la caja de cómputo NVIDIA Jetson Orin AGX de 64 GB, lo que proporciona potentes capacidades de procesamiento de IA en el dispositivo. Este hardware avanzado funciona directamente con PolyScope X, lo que facilita el entrenamiento y la implementación de modelos, incluso para principiantes. Devyn Korman, responsable de etiquetado del proyecto, comentó: «Las interfaces eran claras y fáciles de usar. Una vez etiquetadas las imágenes, fue fácil importarlas a PolyScope, donde obtuvimos un modelo funcional en 20 minutos».

El equipo enfrentó numerosos obstáculos, desde abordar desafíos ambientales como la degradación de la fruta que afecta la precisión del modelo hasta navegar por la intersección de la robótica y la IA (IA física) por primera vez. Sin embargo, la resolución de estos desafíos solo profundizó sus resultados de aprendizaje.

Los estudiantes visualizan un futuro donde los robots de UR se implementen directamente en el campo, recolectando fruta, identificando la madurez e incluso detectando defectos. "Queremos construir modelos más robustos, recopilar más datos y, con el tiempo, llevarlos del laboratorio a la granja", dijo Cable.

Su proyecto culminó en un simposio público donde presentaron su trabajo a profesores, estudiantes y miembros de la comunidad. La respuesta fue abrumadoramente positiva, y el equipo incluso ganó un premio al Póster y Presentación Destacados.

Josh estudia Matemáticas y Economía en la CSUMB y planea transferirse a Stanford para obtener un doctorado en Finanzas. Lideró la integración de la IA y la programación de terminales, y fue fundamental para la puesta en marcha del sistema.

Cable es estudiante de tercer año del programa de Mecatrónica de la Universidad Estatal de California, Bahía de Monterey (CSUMB). Como planificador del equipo y responsable de la programación de la consola de aprendizaje, Cable desempeñó un papel clave en la integración del brazo robótico y la transición a PolyScope X.

Estrella comenzó su trayectoria en Gavilan College y recientemente se transfirió a la Universidad de Santa Clara para obtener su título en Ingeniería Mecánica. Reconociendo la importancia de la industria agrícola para las economías locales y nacionales, Estrella aportó al proyecto una conexión personal y su pasión por aplicar la robótica para resolver los desafíos agrícolas del mundo real. Contribuyó al proyecto apoyando el modelado 3D, la impresión 3D y la integración de efectores finales, y colaborando con el etiquetado de imágenes para el entrenamiento de IA.

Devyn es estudiante de segundo año de Mecatrónica en la CSUMB. Esta pasantía marcó su primera experiencia profesional, donde contribuyó al etiquetado de imágenes y al entrenamiento de modelos de IA. A Devyn le sorprendió el proceso intuitivo y le entusiasmó el aprendizaje práctico.

El equipo agradece la tutoría y orientación del Dr. Jeorge Hurtarte, así como el apoyo, el tiempo y la experiencia de Zafar Kamil en Universal Robots y Javier Coyte en CSUMB