Dos estudiantes de la Maestría en Ciencia de Datos, junto a un profesor de la Escuela, presentarán su artículo de investigación en el Congreso Andescon IEEE 2024 en Cusco, Perú. Su propuesta: ‘Rovers’ capaces de identificar el tipo de suelo por donde se desplazan, contribuyendo así al desarrollo del sector agrícola nacional.
Bogotá, septiembre 2024. Un artículo, producto de un trabajo de grado de la Maestría en Ciencia de Datos de la Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, ha sido seleccionado para ser presentado en el Congreso Andescon IEEE 2024, que se llevará a cabo del 11 al 13 de septiembre en Cusco, Perú. Los autores del trabajo son los estudiantes Laura Melisa Patarroyo Godoy y Santiago Jején Salinas, quienes contaron con el apoyo y la dirección del profesor Javier Alberto Chaparro Preciado, ingeniero electrónico y doctor en ingeniería biomédica.
Este evento, organizado cada dos años por el prestigioso Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE), reúne a profesionales y científicos de todo el mundo para compartir avances tecnológicos, descubrimientos y proyectos relacionados con la ingeniería.
El artículo, titulado “Machine Learning Techniques used in the Design of an Automatic Terrain Identifier for a Rover Robot”, fue seleccionado tras pasar un proceso de revisión por pares. Será presentado de manera oral por sus autores durante el congreso.
Señales que se convierten en datos
Javier Chaparro Preciado explicó en detalle el trabajo de grado y sus resultados: el robot, o rover, en movimiento, utiliza las vibraciones que percibe para caracterizar el tipo de suelo sobre el que se desplaza. Esto significa que, a través de la interpretación de estímulos generados por su desplazamiento, el dispositivo puede determinar si la superficie es arena, ladrillo, asfalto, piedra o césped.
Según el doctor Chaparro Preciado, el rover “recoge esas señales y las convierte en datos, pero para poder usarlos, es necesario un proceso de caracterización”. Esto implica extraer información de las señales recibidas y transformarlas en datos útiles. “En este proceso, usamos técnicas que se agrupan en dos grandes categorías: técnicas temporales y frecuenciales”, añadió.
Una vez obtenidos los datos, se aplican técnicas de inteligencia artificial. “Nos enfocamos principalmente en técnicas de machine learning, ya que son más fáciles de implementar en dispositivos pequeños, como una tarjeta electrónica, en la que no es posible utilizar técnicas complejas como las que se emplean en un computador”, señaló el doctor Chaparro Preciado.
El profesor destacó el uso de un sensor inercial IMU, Nano 33 BLESense, que capta las vibraciones del robot y las convierte en señales para clasificar el tipo de terreno.
Desarrollo tecnológico
Este estudio busca aportar al desarrollo tecnológico del sector agrícola colombiano, cuyo principal desafío es la baja productividad de los cultivos. Según el doctor Chaparro Preciado, la aplicación de tecnología y la mejora de las técnicas de cultivo son claves para enfrentar este reto.
En comparación con países como los Países Bajos, Israel, Bélgica, Alemania y Francia, Colombia enfrenta dificultades económicas y geográficas que complican la adopción de estas tecnologías. La mayoría de las zonas de cultivo en el país se encuentran en montañas y laderas, lo que plantea un desafío adicional para el uso de robots en el campo.
El rol clave de los estudiantes
El doctor Chaparro Preciado resaltó el aporte fundamental de los estudiantes, quienes han sido parte esencial del desarrollo de este proyecto durante cinco años. Los actuales protagonistas, Melisa Patarroyo y Santiago Jején, se unieron al equipo tras expresar su interés en proyectos relacionados con el análisis de datos.
Su trabajo con el rover tiene como objetivo a largo plazo que los agricultores colombianos cuenten con máquinas automatizadas capaces de recorrer los cultivos, identificar el tipo de suelo y mejorar la competitividad del sector agrícola.
La presentación del artículo en el Congreso Andescon IEEE 2024 es un logro significativo, y según el doctor Chaparro Preciado, es un paso más hacia la implementación de máquinas autónomas inteligentes que contribuyan al desarrollo del agro colombiano. Destacó además que, en países de la región andina, no son muchas las iniciativas que aplican tecnología avanzada y procesamiento de datos para solucionar los desafíos del campo.
Finalmente, el profesor destacó la pasión y el compromiso de los estudiantes en este proyecto, que sin duda seguirá inspirando la creatividad e innovación de las futuras generaciones de la Escuela.