Prototipo reúne métodos para producir alimentos rápidamente

El prototipo se probó en la Institución Educativa Inem “José Félix de Restrepo” de Medellín, donde, bajo el modelo de tutoría inteligente, se realizaron tres cursos en la plataforma Moodle, una encuesta sobre hábitos alimenticios, una evaluación de contenidos, una charla magistral sobre agricultura y una práctica experimental.

El ingeniero de instrumentación y control Alejandro Quiroz Estrada, estudiante de la Maestría en Ingeniería - Ingeniería de Sistemas de la Facultad de Minas de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Medellín, menciona que “producir alimentos de la manera tradicional no es sostenible, tanto por el tiempo como por la explotación de la tierra”.

Su propuesta se divide en tres etapas: análisis sistémico de tecnologías de código abierto, mecanismos de apropiación tecnológica y entornos de aprendizaje, en los que se incorpora un prototipo funcional híbrido.

El prototipo está diseñado con tres métodos de producción de alimentos sostenibles: aeropónico (cuyo medio de cultivo es el aire), hidropónico (cultivo en agua) y acuapónico (combina la cría de peces con el cultivo de plantas en agua); en este último se basa el sistema.

“Utilizando tierra, en un 1 m² se puede plantar máximo ocho plantas, mientras que con los métodos empleados en la agricultura vertical –hidropónico, aeropónico y acuapónico– se pueden plantar hasta 45”, explica el estudiante Quiroz.

Agrega que “todos ellos emplean agua: el primero requiere que las raíces de las plantas permanezcan en un solvente de agua con nutrientes; en el segundo se realiza una aspersión controlada, y el último involucra el cultivo de especies acuáticas, en la medida en que los residuos metabólicos de los peces se aprovechan como nutrientes”.

El sistema se controla y se monitorea desde una aplicación móvil y un servidor web para la transferencia de datos. Además se integran notificaciones en caso de que se presente una eventualidad en algunas de las variables.

“Por ser automatizado, las principales funciones del prototipo son captadas por sensores para variables como temperatura; humedad; nivel y pH o acidez; monitoreo de la calidad de las plantas, por medio de visión artificial; suministro de nutrientes; y transmisión y recepción de los datos procedentes de los servidores”.

Hoy en día la visión artificial es una de las herramientas de inteligencia artificial más prácticas para ganar competitividad, ya que les permite a los computadores extraer información de imágenes, videos y otras entradas visuales. Algunos ejemplos son las cámaras inteligentes, los sistemas de foto-multas, el reconocimiento de rostros y la supervisión de cultivos inteligentes mediante cámaras, entre otros.

¿Cómo está elaborado?

El estudiante Quiroz, integrante del grupo de investigación Inteligencia Artificial en Educación de la UNAL Sede Medellín, explica que el prototipo tiene dos bandejas en la parte superior, dispuestas para los cultivos, en este caso de lentejas y arvejas. Allí también están ubicados el sensor de humedad –que debe oscilar entre 50 y 75– y el de temperatura, que debe marcar entre 25 y 28 ºC.

En la parte inferior hay un contenedor de agua en en que habitan los peces, una minibomba para recircular el agua y sensores para medir el nivel de acidez, que debe permanecer entre 7 y 8, es decir ni neutra ni ácida ni alcalina.

Los ciclos de sembrado se realizan cada 15 días. Con este sistema se identificó que los germinados de lentejas brotaron al segundo día de siembra, y al séptimo día fueron aptos para el consumo.

“Un aporte importante si se tiene en cuenta que un cultivo de estos puede estar listo para la alimentación después de 10 o 15 días”, indica el ingeniero.

Menciona además que “el control de las variables ambientales produce germinados de más alta calidad en menor tiempo y con mayor aprovechamiento del espacio, haciendo que estos sean algunos de los factores diferenciales con respecto a los métodos tradicionales de cultivo”.

Además, para elaborar el prototipo se utilizaron placas de desarrollo para el procesamiento de la información, lectura de datos de sensores y manipulación de válvulas, lo mismo que lenguajes de programación como Python y C++. Inicialmente la aplicación móvil se diseñó para el sistema operativo Android.