La Inteligencia artificial muestra a los operadores forestales las mejores rutas en el bosque

Investigadores de la Universidad de Helsinki están desarrollando métodos de aprendizaje automático que permitan a la cosechadora ayudar al operario a elegir rutas óptimas tanto para la cosecha como para la naturaleza. De este modo, la máquina podría predecir las características del terreno incluso antes de empezar a trabajar.

Esta información ayudará a optimizar la ruta y asistirá al operario diciéndole, por ejemplo, dónde el terreno es demasiado blando", explica el profesor Jukka Heikkonen, responsable del proyecto financiado por el Consejo de Investigación de Finlandia.

Las operaciones de recolección deben planificarse de modo que no dejen caminos demasiado invasivos. Cuanto más blando sea el suelo, más difícil será el desplazamiento de la cosechadora y más probable será que cause daños al suelo", señala Heikkonen.

Las pistas dejadas por la cosechadora son perjudiciales para el crecimiento del bosque, aumentan el riesgo de enfermedades y son una molestia para la vista. Viajar por terrenos blandos también aumenta la resistencia a la rodadura y, por tanto, el consumo de combustible y el coste.

La máquina podía predecir las características relevantes del terreno incluso antes de la operación real. 
Fotografía: Vilma Issakainen / Asociación Forestal Finlandesa

Cuanto más blando sea el suelo, más probabilidades hay de que sufra daños. La magnitud física utilizada en el estudio es el factor de resistencia a la rodadura de la cosechadora, que describe la facilidad de desplazamiento por un determinado tramo de terreno", explica Heikkonen.

Según la Ley Forestal finlandesa, sólo una quinta parte de la longitud de un camino creado para llegar a un lugar de tala puede tener más de diez centímetros de profundidad. En las turberas, la profundidad correspondiente es de veinte centímetros.

El mapa muestra la facilidad de desplazamiento 
Utilizando la cifra de facilidad de desplazamiento y la resistencia a la rodadura de la cosechadora, es posible crear un mapa que muestre las condiciones más adecuadas para los caminos de franjas. El mapa puede utilizarse para posicionar la ruta de los autocargadores y programar la operación.

Las mediciones de los daños causados por los caminos de franjas pueden combinarse con datos forestales de código abierto y datos de las cosechadoras. Esto permitirá predecir los daños futuros causados por los caminos de franja en una operación de tala.

Las predicciones y la modelización hacen uso del aprendizaje automático, que es capaz de combinar masas de datos de código abierto, datos de medición de sensores de cosechadoras y modelos físicos del terreno.

La combinación de las mediciones de los daños en las franjas con datos forestales de código abierto y datos de la cosechadora permite predecir el grado de daño incluso antes de la operación.

El suelo húmedo aumenta la resistencia 
Los resultados de la investigación muestran que la resistencia a la rodadura de la cosechadora es mayor en las depresiones y en los suelos limosos. Los suelos húmedos aumentan la resistencia. La humedad, a su vez, se ve afectada por las condiciones meteorológicas, así como por la lluvia, la evaporación y la presencia de agua de deshielo.

Los datos para la investigación se recogieron de explotaciones forestales reales del sur de Finlandia. Los identificadores vinculados a los datos geoespaciales que describen la humedad y el tipo de suelo indican la facilidad de desplazamiento en un lugar concreto.
Utilizando la humedad del suelo y los datos de resistencia a la rodadura de la cosechadora, es posible crear un modelo de hidrología forestal para cualquier lugar de Finlandia. Los datos del terreno recogidos por la cosechadora se generalizan para abarcar otros terrenos correspondientes. También se utilizan, entre otros, los datos sobre recursos forestales", explica Heikkonen.

El objetivo es planificar las operaciones de tala sabiendo "dónde ir y cuándo". Saber esto no sólo ayudaría a las personas que planifican la tala, sino también al trabajo práctico del operario de la cosechadora. El objetivo es lograr una planificación automática de rutas que sirva de base para las cosechadoras autónomas.

Entre los factores que influyen en la facilidad del recorrido figuran la capacidad de carga del suelo, la inclinación de las pendientes y las zonas en las que no puede entrar la cosechadora. Otros factores importantes son el tipo de terreno, la vegetación, el clima, el tiempo, la humedad del suelo y la maquinaria utilizada en la recolección.

Heikkonen señala que, una vez programada la operación, debe llevarse a cabo a pesar del frío, la lluvia, la niebla o el terreno rocoso.

Para el cosechador, el bosque es un entorno difícil", concluye Heikkonen.