Cultivar una cosecha de tomates que produzca grandes cantidades de tomates de buena calidad con un uso mínimo de recursos y sin pisar nunca el invernadero. Puede parecer imposible, pero el equipo AuTomatoes ha demostrado que es posible. El equipo AuTomatoes ganó de forma convincente el Desafío del Invernadero Autónomo, organizado por la Universidad de Wageningen, al obtener la máxima puntuación en todos los criterios de evaluación: lograron el mayor beneficio neto, utilizando la menor cantidad de materias primas, y el jurado calificó su estrategia de IA como la mejor. El equipo también aplicó los principios de Plant Empowerment en sus algoritmos para apoyar de forma óptima los equilibrios de la planta y lograr una cosecha equilibrada y vigorosa. Así, la planta estuvo en el centro de todas las acciones del equipo AuTomatoes.
El consultor René Beerkens y el investigador y analista de datos Evripidis Papadopoulos, de Hoogendoorn Growth Management, nos acompañan en el viaje del equipo AuTomatoes hacia esta espectacular victoria.
Casi eliminados por la calidad
El equipo AuTomatoes estaba formado por empleados y estudiantes de Van der Hoeven Horticultural Projects, TU Delft, KeyGene y Hoogendoorn. Se eligió esta combinación de personas de distintas procedencias para combinar conocimientos y experiencia con datos para tomar una dirección completamente nueva.
Una vez formado el equipo, el Desafío propiamente dicho fue precedido por un hackathon, en el que 21 equipos compitieron para maximizar el beneficio neto de un cultivo virtual de tomates en un invernadero virtual. René: "El hackathon nos retó a pensar como un modelo, hay que empezar a pensar en algoritmos y valores óptimos". Cuando el equipo recibió los primeros resultados, vio con entusiasmo que lo estaban haciendo bien. Sin embargo, el equipo se había centrado en aumentar la producción y reducir los costes, pero el valor Brix, que determina la calidad, no era tan bueno. "El 'game-changer' del hackathon fue el valor Brix, que podía causar enormes diferencias de precio. Cuando lo descubrimos, empezamos a centrarnos también en la calidad. Esto ayudó a aumentar la calidad, de modo que al final terminamos en 5º lugar, lo que fue suficiente para competir en el Desafío del Invernadero Autónomo", dice René. A pesar de las estresantes 24 horas, el equipo también se benefició del hackathon. René: "El hackathon creó un estrecho vínculo. Pasas 24 horas con gente que apenas conoces. Llegas a extremos y aprendes cómo piensa y actúa la gente. Empezamos el hackathon como individuos y al final éramos un verdadero equipo".
Confianza lavada
Antes de empezar el Desafío del Invernadero Autónomo, René y Evripidis trazaron juntos la estrategia de IA con la que el equipo empezó el Desafío. Evripidis: "Ideamos la estrategia inicial basándonos en nuestra experiencia conjunta y nuestros conocimientos sobre análisis de datos y Data Driven Growing. Cuando presentamos la idea al equipo, todos los demás miembros nos preguntaron por qué se nos había ocurrido esta estrategia. Todos los miembros del equipo proceden de disciplinas diferentes, así que cuando alguien decía algo, los demás siempre preguntaban: "¿Por qué?", porque no queríamos basarnos en suposiciones. Tras un divertido debate en el que respondimos a todas las preguntas del Por qué y explicamos nuestro razonamiento, todos estuvimos de acuerdo en la estrategia de IA".
El equipo empezó el Reto un poco inseguro, ya que todo era nuevo y no sabían muy bien qué esperar. Sin embargo, esto cambió cuando llegaron los primeros resultados. Evripidis: "Las primeras semanas estuvimos comprobándolo todo constantemente, pero después de dos semanas empezamos a sentirnos más seguros y a comprobar las cosas cada vez menos. Y en el momento en que estábamos súper confiados y no comprobábamos casi nada, se nos inundó el invernadero". Una tubería de agua cercana a los compartimentos del invernadero del Challenge había reventado y provocado la inundación de todos los compartimentos. Evripidis: "Los algoritmos siguieron funcionando con los datos iniciales, pero tuvimos que sustituir todos nuestros sensores adicionales. Afortunadamente, todos los implicados reaccionaron muy rápido, así que al final los daños no fueron demasiado graves". René: "Después, pusimos más energía en la prevención de enfermedades y, afortunadamente, no experimentamos efectos negativos en la cosecha. Al final, la inundación de nuestro invernadero fue lo que nos devolvió la concentración". René y Evripidis coinciden en la importancia del trabajo en equipo, en general, pero especialmente en situaciones de estrés. Evripidis: "Las secuelas de la inundación fueron intensas, pero todos los miembros del equipo lo dieron todo para volver a la normalidad. Necesitábamos menos de dos horas para sustituir los sensores y volver a la normalidad. El trabajo en equipo nos permitió rendir al máximo y nos dio energía para seguir adelante".
Resultados
Al final, recuperar la concentración funcionó muy bien. El equipo AuTomatoes ganó el Desafío del Invernadero Autónomo con nota. Obtuvieron la mejor puntuación en todos los criterios de evaluación y cultivaron el mayor número de kilos de tomates de la mejor calidad, con el menor consumo de materias primas. René: "Cuando nos enteramos de que habíamos ganado el Desafío nos sentimos muy bien. Lo hemos conseguido". Evripidis: "Desde el principio creímos en nuestros conocimientos y experiencia, pero siempre tienes dudas. Así que los resultados del Desafío también nos confirmaron muchas cosas personalmente".
¿Cómo lo consiguieron? Según René, el equipo ganó haciendo más con menos. "Utilizamos todos los recursos que nos da la Madre Naturaleza de la forma más eficiente posible. Por ejemplo, cuando hay radiación, también hay calor, y no hay que dejarlo escapar. Si las plantas se van a evaporar por la radiación, no hay que dejar escapar la humedad. Y lo más importante, si tienes CO2 en el invernadero, intenta mantenerlo dentro manteniendo las ventanas cerradas todo lo posible.
Soluciones para el agricultor
"Nuestro objetivo es facilitar la vida de los agricultores con nuestras herramientas y soluciones", afirma Evripidis. Durante el Reto, el equipo utilizó un panel central para mostrar todos los datos. De este modo, toda la información relevante estaba siempre disponible para todos los miembros del equipo. Estos datos también se utilizaron para desarrollar los algoritmos empleados para controlar el clima de crecimiento. Evripidis: "Con este cuadro de mandos, los cultivadores pueden ver inmediatamente si todo va bien o si algo va mal".
El equipo también utilizó un nuevo sensor innovador: la escalera de transmisión de luz. Evripidis: "Este sensor mide la luz en tres niveles diferentes y nos ayudó a determinar la penetración real de la luz en el follaje. Con esta medición, se puede ver la cantidad de luz bloqueada por el dosel, en función de la cual tomamos decisiones sobre nuestra estrategia de poda".
Otra herramienta es el esquema de optimización de la ventilación desarrollado por el equipo. Para este control, el cultivador sólo tiene que introducir tres valores deseados y el algoritmo se encarga del resto. Lo mismo ocurre con el control del riego. Evripidis: "Con nuestros algoritmos, el cultivador sólo tiene que introducir la induración deseada del sustrato y el algoritmo encuentra entonces el momento adecuado para dejar de regar". René: "Actualmente estamos trabajando duro para poner estas soluciones a disposición de los cultivadores. Queremos que los agricultores controlen mejor el clima de sus invernaderos mediante sistemas simplificados. Lo hacemos vinculando los sistemas entre sí. Esto les da tranquilidad".