5 desafíos clave en Robótica y Sistemas Autónomos en el Reino Unido

Agri-Food es el sector manufacturero más grande del Reino Unido. Apoya una cadena alimentaria con más de £ 108 mil millones en facturación, 3,9 millones en una industria verdaderamente internacional y exporta £ 20 mil millones de productos manufacturados. La cadena alimentaria mundial está bajo una tremenda presión por el crecimiento de la población, el cambio climático, las presiones de las políticas migratorias, la deriva de poblaciones urbanas y rurales y el envejecimiento de la demografía mundial.

Los sistemas autónomos robóticos (RAS) y las tecnologías digitales relacionadas están permitiendo esta transformación crítica de la cadena alimentaria. Las oportunidades para la gama RAS incluyen: desarrollo de robots de campo que apoyen a los trabajadores mediante el transporte de cargas útiles y operaciones como detección de cultivos y animales, deshierbe y hervido; integración de sistemas autónomos en equipos operativos agrícolas existentes, como tractores; sistemas robóticos para cosechar cultivos y realizar operaciones de extrusión complejas; La tecnología RAS tiene el potencial de ser utilizada en el campo. Sin embargo, debe superar los siguientes desafíos.

1. UK RAS es pequeño y está lleno de interés en la agroalimentación. Se necesita con urgencia la desfragmentación y luego la expansión de la comunidad.

2. La comunidad RAS del Reino Unido no tiene vías de formación específicas ni centros de formación de doctorado para proporcionar recursos humanos agroalimentarios formados.

3. Si bien se ha realizado una inversión gubernamental sustancial en actividades de traducción de preparación de alta tecnología (TRL), no hay suficiente investigación básica en curso en RAS agroalimentario de bajo TRL para respaldar las innovaciones de la industria.

4. Existe la preocupación de que RAS para AgriFood no se realice por completo porque los proyectos son demasiado pequeños y demasiado pequeños. La integración compleja de diferentes tecnologías discretas (p. ej., navegación, operación de seguridad, agarre y manipulación, percepción) a menudo implica desafíos de RAS. Estas tecnologías discretas deben desarrollarse aún más, pero también deben proporcionarse aplicaciones industriales a gran escala para resolver problemas de integración e interoperabilidad. La comunidad del Reino Unido debe emprender algunos proyectos grandes y colaborativos bien seleccionados de “lanzamiento a la luna”.

5. La entrega exitosa de proyectos RAS en Agroalimentación requiere una estrecha colaboración entre RAS y profesionales académicos y de la industria. Por ejemplo, el mejoramiento de cultivos con nuevos fenotipos, como frutas que los robots pueden ver y recoger fácilmente, puede simplificar y acelerar las tecnologías RAS. Por lo tanto, es urgente buscar nuevas formas de desarrollar redes de dominio RAS y agroalimentarias que puedan trabajar juntas para abordar desafíos críticos. Esto es particularmente importante para Agroalimentación, ya que el éxito del sector requiere actividades interdisciplinarias muy complejas. Además, muchos de los Consejos de Investigación de UKRI e Innovate UK financian directamente varios aspectos de la agroalimentación, pero aún no se ha establecido una política de investigación agroalimentaria integrada y coordinada.

Para superar estos desafíos, las necesidades de investigación e innovación incluyen el desarrollo de plataformas robustas y amigables con las granjas y la mejora de la capacidad de percepción y detección, planificación y coordinación, manipulación y agarre, aprendizaje y adaptación, interoperabilidad robótica y cooperación entre humanos y robots.

La adopción de tecnología puede ocurrir en pasos medidos. La mayoría de los agricultores y productores de alimentos necesitarán tecnología que pueda incorporarse gradualmente con sus sistemas de producción existentes y dentro de ellos. Por lo tanto, las personas y los robots suelen colaborar en el futuro previsible, y esta colaboración debe ser segura. Un período de transición durante el cual las personas y los robots trabajan juntos es inicialmente simple, luego piezas de trabajo más complejas, lo que impulsa la productividad y permite que los trabajos humanos mejoren la cadena de valor.

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