Durante la década de 1990 el sector agropecuario argentino atravesó un proceso de grandes transformaciones. En 1996, la aprobación del uso de la soja resistente al herbicida glifosato puso al alcance del productor una alternativa económica y eficaz para controlar malezas (Satorre, 2005). La fórmula soja + glifosato, potenciada por la adopción masiva de la siembra directa, favoreció la expansión de la frontera agrícola a zonas hasta entonces consideradas marginales para la producción de cultivos agrícolas, y el reemplazo de las labranzas por la aplicación de herbicidas en cobertura total a gran escala.

Diez años después, en la campaña 2006/2007, el área sembrada con soja genéticamente modificada había crecido un 141,5%, superando los 16 millones de hectáreas (Serie de tiempo de soja, Datos.gob.ar). En esos años, el uso del glifosato en grandes extensiones en las que predominaba el cultivo de la oleaginosa ejerció una presión de selección sostenida sobre las poblaciones de malezas, dando lugar a la aparición de las primeras especies resistentes a dicho herbicida (Papa y García, 2020). Hacia el año 2005 se confirmaba la aparición de la primera especie de maleza resistente al glifosato. Actualmente se informan, de manera oficial, veintidós especies resistentes y cinco tolerantes a cuatro principios activos distintos (REM 2021. Aapresid). En consecuencia, en los últimos años se registró un deterioro en la eficacia de los controles realizados con herbicidas, y su costo se incrementó de forma notable. En la campaña 2017/18, en lotes de productores CREA, el costo del control de malezas con especies resistentes y/o tolerantes a herbicidas fue, en promedio, 22 u$s/ha superior al costo de los controles en lotes sin malezas problemáticas. Este incremento pudo tener su origen en múltiples causas: la necesidad de una mayor cantidad de controles, el refuerzo de las dosis y/o la inclusión de productos más caros en los caldos que se asperjan en los lotes. 

De este modo, los productores estaban interesados en reducir el nivel de uso de insumos y mejorar los niveles de eficacia para llevar a cabo el control de malezas, lo que configuró el escenario ideal para el desembarco de los primeros sistemas para realizar aplicaciones selectivas de herbicidas. La posibilidad de estas aplicaciones a escala extensiva llegó a la Argentina de la mano de dos desarrollos comerciales: WEED-IT y WeedSeeker. Desde las primeras pruebas realizadas en 2012 hasta el año 2020 se pusieron en funcionamiento en el país más de 450 equipos (Robles Terán, Jornada de Malezas CREA 2020). El impacto positivo generado por el uso de esta tecnología en las aplicaciones de barbecho se expresó de diversas formas. En función de las estrategias de control y de los niveles de enmalezamiento, el ahorro de herbicidas informado osciló entre el 65% y más del 90% (Bilbao, Agroactiva Virtual 2020). Estos niveles de ahorro permitieron incrementar la cantidad de aplicaciones y utilizar principios activos específicos, cuyo costo determinaba que fuera prohibitivo utilizarlos en aplicaciones en cobertura total (Chaco Santiagueño. Revista CREA N°463). Es así que la tecnología permitió mejorar el timing, la especificidad y la eficacia de los controles. Adicionalmente, el ahorro en el uso de agroquímicos trajo aparejadas reducciones de los Coeficientes de Impacto Ambiental (EIQ). Se han citado reducciones de EIQ que oscilaron entre el 60% (Tarragó y Galdeano 2018) y el 78% (Bilbao, Agroactiva Virtual 2020) cuando se compararon aplicaciones selectivas contra aplicaciones en cobertura total. En la actualidad, ya se encuentra disponible una nueva generación de sistemas que permiten realizar aplicaciones selectivas de herbicidas en barbechos. Se trata de los sistemas WEED-IT Quadro y WeedSeeker 2 (fotos 1 y 2). Sus particularidades y los beneficios que reporta su uso ya fueron descriptos en el primer capítulo de este manual. Sin embargo, la innovación y el desarrollo tecnológico no se detienen. Son varias las empresas que trabajan en una nueva generación de soluciones que buscan realizar aplicaciones selectivas de herbicidas en cultivos emergidos. Se trata de sistemas inteligentes que, mediante el uso de imágenes, pueden diferenciar plantas de malezas de aquellas de cultivos, y aplicar herbicidas de forma selectiva y en tiempo real. Cámaras de video montadas sobre el botalón de la pulverizadora capturan imágenes que son procesadas por un algoritmo previamente entrenado para diferenciar los distintos tipos de plantas. 

Cada vez que el algoritmo detecta una maleza, envía una señal para que el actuador, que comanda el accionamiento del pico de la pulverizadora sobre la maleza identificada, se abra y permita aplicar el herbicida en tiempo real. Tal como ocurre con los sistemas de primera y segunda generación que permiten realizar aplicaciones selectivas de herbicidas en barbechos, estos sistemas se adaptan a cualquier botalón, no requieren conectividad a internet y funcionan de manera autónoma. Dos de las empresas que trabajan activamente en el desarrollo de este tipo de soluciones son argentinas: se trata de las firmas DeepAgro y Plantium. SprAI, la solución que ofrece la empresa DeepAgro, permite detectar malezas de tres centímetros cuadrados sobre barbechos y cultivos de soja en siembra directa. Este sistema, que opera sobre pulverizadores que se desplazan a una velocidad de hasta 15 km/h y puede procesar hasta 20 imágenes por segundo, posee una efectividad de detección de malezas informada del orden del 90%. El plan de desarrollo tecnológico de la empresa indica que en los próximos dos años la detección de malezas se extenderá a diversos tipos de cultivos (maíz, algodón, maní, etc.) y podrá realizarse con velocidades de desplazamiento del pulverizador de hasta 25 km/h. El sistema Ocuweed de la empresa Plantium aún se encuentra en fase de desarrollo. En este caso, el algoritmo que procesa las imágenes capturadas por las cámaras de video efectúa el geoposicionamiento de cada una de las malezas identificadas y la aplicación del herbicida es realizada por el pico que pasa sobre los puntos georreferenciados. Es decir que el trabajo de las cámaras no se encuentra relacionado con una sección específica del botalón. Esta particularidad permite operar con precisión en recorridos curvos. En paralelo, en el mundo se trabaja en el desarrollo de sistemas de control selectivo que proponen directamente el reemplazo de los productos de síntesis química. Este nuevo tipo de soluciones permitiría superar las limitaciones impuestas por la aparición de tolerancias y resistencias a la aplicación de herbicidas. En todos esos sistemas, el mecanismo de detección de malezas es similar al descripto previamente: cámaras de video registran imágenes que luego son procesadas por algoritmos de inteligencia artificial para identificar malezas y enviar las señales que accionan los actuadores para que se efectúe el control selectivo en tiempo real. La diferencia central entre estos sistemas reside en los tipos de actuadores y los mecanismos que emplean para realizar el control. El primer gran grupo reúne sistemas de control selectivo basados en actuadores mecánicos. Dentro de este conjunto existe una gran variedad de alternativas. Entre ellas se encuentran los sistemas que permiten realizar el control selectivo de malezas por extracción o estampado. Ambos realizan una mínima remoción del suelo, por lo tanto, potencialmente podrían ser adaptados para implementarlos en sistemas de producción basados en siembra directa. Un ejemplo de un mecanismo de control selectivo mediante la extracción de plantas individuales de malezas es el que propone la empresa neerlandesa Odd.bot. Se trata de un brazo delta, similar a los que se observan en algunos tipos de impresoras 3D, que en su extremo aloja un cabezal extractor. Dicho cabezal consiste en tres dedos que pueden abrirse y cerrarse para tomar plantas individuales. Una vez que los algoritmos de inteligencia artificial identifican las plantas de malezas a partir de las imágenes capturadas por las cámaras de video, el brazo delta posiciona el cabezal sobre ellas, mientras sus dedos se abren y cierran para tomarlas y extraerlas de forma individual a gran velocidad. El mecanismo de control selectivo mediante el estampado de malezas fue testeado en el marco del proceso de desarrollo de BoniRob, una plataforma agrícola autónoma multipropósito desarrollada por la firma Deepfield Robotics. Inicialmente, el actuador se presentó como un brazo delta que portaba en su extremo el mecanismo de control: un tubo de impacto con borde afilado. Luego evolucionó hacia un cabezal móvil equipado con un set de tubos de impacto. En ambos casos, el principio de funcionamiento era el mismo: cuando el sistema de detección identificaba una planta de maleza a partir del procesamiento de las imágenes capturadas por las cámaras de video, el actuador (brazo delta o cabezal móvil) posicionaba un tubo de impacto sobre ella. Acto seguido, el tubo descendía velozmente para que su borde afilado dañara la parte aérea de la maleza sobre la que estaba impactando. En pruebas de campo, Langsenkamp et al. documentaron en 2014 eficacias de control superiores al 90%, señalando que se trataba de un desarrollo promisorio con mucho margen de mejora.

El segundo grupo engloba a los sistemas de control selectivo basados en la aplicación de pulsos láser y de electricidad. Una de las empresas que impulsa el control selectivo de malezas mediante la aplicación de pulsos láser es Carbon Robotics. La solución que propone es una plataforma autónoma dotada de 12 cámaras de alta resolución que se ocupan de identificar las plantas de malezas, y 8 módulos de desmalezado independientes, cada uno de los cuales está equipado con un láser de CO2 de 150 watts de potencia. Las cámaras identifican las plantas de malezas, fijan su posición y realizan el control a partir de la aplicación de pulsos láser (energía térmica) sobre el ápice de crecimiento de las plantas. Esta solución permite efectuar un disparo cada 50 milisegundos. 

La capacidad de trabajo de la plataforma oscila entre 6 y 8 hectáreas por día. Actualmente, esta solución está siendo testeada en campos de EE.UU. en los que se producen especialidades. Pero este no es el único caso. La herramienta de control láser diseñada para equipar la plataforma multipropósito Thornvald (desarrollada por la Norwegian University of Life Sciences), la startup lituana Weedbot y el proyecto We Laser, impulsado por la Unión Europea, son sólo algunos ejemplos entre la creciente cantidad de equipos que trabajan en el desarrollo de una solución de este tipo alrededor del mundo. Respecto de los sistemas de control selectivo de malezas basados en la aplicación de pulsos eléctricos citaremos el caso de la startup inglesa Small Robot Company. La solución que impulsa esta firma propone la identificación de las plantas de malezas y su control en tres fases diferenciadas. En la primera, una plataforma autónoma equipada con cámaras se desplaza por el campo detectando y geoposicionando las plantas de malezas. En la segunda fase, la información recolectada es volcada a una plataforma y procesada mediante algoritmos de inteligencia artificial y data analytics. Su procesamiento permite identificar las especies a la que pertenece cada planta de maleza identificada y, en función del perjuicio que podrían ocasionarles a los cultivos, elegir distintos modelos de control (i.e.: modelos recomendados, más conservadores, más agresivos). Por último, en la fase final otra plataforma autónoma se desplaza por el campo y aplica los pulsos eléctricos sobre las malezas previamente geoposicionadas utilizando los modelos de control previamente elegidos. Nuevamente, el actuador consiste en un brazo delta que porta un cabezal equipado con el mecanismo que permite aplicar el pulso eléctrico. En la actualidad, la mayor parte de estos nuevos sistemas para el control selectivo de malezas siguen siendo prototipos o productos precomerciales desarrollados para reemplazar el control manual o químico de malezas en cultivos hortícolas. No obstante, quienes impulsan el desarrollo de estas soluciones en sus planes de trabajo de mediano plazo declaran su intención de adaptarlas para que puedan ser utilizadas en cultivos de legumbres, cereales y oleaginosas. El proceso de ajuste de este tipo de soluciones a las particularidades de nuestros sistemas de producción no será simple y demandará sortear múltiples y variados desafíos. Para empezar, estas nuevas tecnologías deberán contemplar las dificultades y limitaciones impuestas por la cobertura de rastrojos que genera la siembra directa. Detectar malezas e identificar especies en lotes en siembra directa será más difícil que hacerlo en lotes conducidos en labranza convencional, que es el sistema más difundido en la mayor parte de los países en los que se desarrollan estos nuevos tipos de soluciones. 

A su vez, los actuadores eléctricos y láser deberán garantizar que el riesgo de provocar incendios sea mínimo, especialmente en sitios con condiciones ambientales cálidas, secas y ventosas como las que suelen presentarse en la mayor parte de las regiones productivas de nuestro país durante los veranos. Adicionalmente, la mayor parte de estas nuevas soluciones se integran en plataformas autónomas que, hasta el momento, se desplazan a menor velocidad y tienen menores anchos de trabajo que la maquinaria convencional. Por lo tanto, su inserción efectiva en nuestros sistemas de producción dependerá de la resolución de una compleja ecuación que deberá contemplar el costo de la tecnología, su capacidad operativa y la magnitud de los beneficios que reporta su implementación respecto de los procesos y tecnologías convencionales. No obstante, existen una serie de cuasi certezas que vale la pena comentar. En los próximos años, las tecnologías continuarán evolucionando y la conectividad mejorará. La capacidad de procesamiento de las computadoras y la capacidad de almacenaje de las baterías y su velocidad de recarga seguirán incrementándose, al tiempo que su costo continuará disminuyendo. Por lo tanto, cabe esperar que los actuadores y los robots sean cada vez más veloces y económicos, potenciando los beneficios diferenciales que reportarán las nuevas soluciones respecto de los procesos y tecnologías tradicionalmente empleadas en el sector. Por otro lado, independientemente de la robustez científica en la que se sustenten sus argumentos, cada vez más instituciones y una proporción creciente de la sociedad seguirá incrementando el nivel de presión para impulsar el desarrollo de sistemas de producción que, entre otras cosas, reemplacen el uso de productos de síntesis química para realizar el control de adversidades. Por lo tanto, es probable que en un futuro de mediano plazo algunas de estas nuevas soluciones se inserten de forma efectiva en nuestros sistemas productivos. Si bien la postal en la que se observan flotas de robots patrullando lotes en forma coordinada para detectar y controlar adversidades no se verá en forma generalizada dentro de nuestros campos en el corto plazo, no debería ser considerada como una imagen de ciencia ficción. Es un concepto que actualmente están desarrollando muchos actores en diversas partes del mundo (fotos 21 y 22). En todo caso, esa imagen debería servir como un estímulo para analizar nuestras empresas y relevar su nivel de adecuación de cara a los desafíos que, eventualmente, podría demandar la adopción de este nuevo tipo de soluciones tecnológicas.