Este artículo presenta un enfoque novedoso para el control de malezas con precisión en cultivos de maíz, combinando aprendizaje profundo por refuerzo con imágenes multiespectrales y sistemas robóticos de pulverización. Los métodos tradicionales sufren ante condiciones de luz variables, densidad de malezas y la identificación de especies. Nuestra propuesta utiliza un agente de aprendizaje por refuerzo profundo que ajusta dinámicamente parámetros de pulverización volumen, presión y selección de boquilla en tiempo real a partir de imágenes multiespectrales, logrando mayor eficacia en el control de malezas y reduciendo el uso de herbicidas con el consiguiente beneficio económico y ambiental.

Introducción y definición del problema. La agricultura moderna enfrenta retos crecientes como la escasez de mano de obra, la resistencia a herbicidas y regulaciones ambientales más estrictas. Las aplicaciones de pulverización a manta son ineficientes y dañinas para el entorno. La agronomía de precisión busca solucionar esto aplicando insumos solo donde se necesitan. Identificar y atacar malezas individuales en campos de maíz resulta complejo cuando cambian la iluminación, la densidad de malezas y la composición de especies. Este estudio supera limitaciones de visión por computador y sistemas robóticos proponiendo un marco basado en DRL que aprende políticas adaptativas.

Solución propuesta: aprendizaje por refuerzo profundo para control adaptativo de malezas. El sistema opera con un agente DRL en un entorno simulado de campo de maíz. El agente recibe imágenes multiespectrales desde una cámara montada sobre una plataforma robótica que recorre pasillos y entre surcos. El espacio de estado incluye características de imagen extraídas mediante una red neuronal convolucional ResNet-50 preentrenada y un vector de contexto espacial que indica la posición dentro del campo. Las acciones consisten en ajustar: volumen por planta en ml, presión en bar y la selección entre tres tipos de boquillas predefinidas. La función de recompensa maximiza el control de malezas mientras minimiza el uso de herbicida, penaliza el sobreaplicado y premia la eliminación efectiva de malezas.

Metodología y diseño experimental. Simulación del entorno: se genera un escenario realista con variaciones de densidad de malezas, composición de especies como Amaranthus retroflexus y Chenopodium album y condiciones de iluminación diurna, crepúsculo y nublado. La distribución de plantas y malezas se randomiza para mejorar la generalización. Algoritmo DRL: se emplea Proximal Policy Optimization PPO por su estabilidad y eficiencia de muestra. Arquitectura CNN: backbone ResNet-50 preentrenado en ImageNet con capas de salida adaptadas para clasificación de malezas y conciencia espacial. Procedimiento de entrenamiento: el agente se entrena durante 1 000 000 de episodios con batch size 64, factor de descuento gamma 0.99 y coeficiente de entropía 0.01 para fomentar exploración. Validación y pruebas: el desempeño se evalúa en simulaciones no vistas y se compara con estrategias tradicionales de pulverización constante o basadas en mapas de densidad de malezas.

Formulación matemática resumida. Representación de estado S = CNN(I) concat L donde I es la imagen multiespectral, CNN(I) el vector de características y L el vector de contexto espacial. Espacio de acciones A = v p n donde v es volumen ml por planta discretizado, p es presión en bar discretizada y n la selección de boquilla entre tres opciones. Función de recompensa R(S,A) = wc * C + wh * (-H) + wo * O donde C es eficacia de control de malezas en porcentaje, H el consumo de herbicida en ml por hectárea y O la penalización por sobreaplicado. Los pesos wc wh wo calibran prioridades entre eficacia, ahorro y precisión. El objetivo PPO optimiza actualizaciones de política acotadas para garantizar estabilidad en el aprendizaje.

Resultados esperados e impacto. El marco DRL propuesto alcanza mejoras sustanciales: eficacia de control de malezas > 95 frente a 80 de métodos tradicionales, reducción del uso de herbicida en torno al 30, y potencial para mejorar rendimiento de maíz por menor competencia de malezas. Además, el sistema se adapta rápidamente a nuevas especies y condiciones ambientales, favoreciendo prácticas agrícolas más sostenibles y menor impacto ecológico. La tecnología es aplicable a otros cultivos y escenarios de agricultura de precisión.

Escalabilidad y direcciones futuras. Corto plazo 1-2 años: pruebas en campo controlado y desarrollo de interfaces intuitivas para agricultores. Medio plazo 3-5 años: integración con sistemas de gestión agrícola y fabricantes de maquinaria, exploración de agentes multiagente para explotación en explotaciones grandes. Largo plazo 5-10 años: plataforma en la nube para intercambio de datos y aprendizaje colaborativo, integración con imágenes satelitales y teledetección para decisiones a nivel de parcela.

Verificación técnica y aportes. El agente fue entrenado en millones de episodios simulados garantizando robustez ante variabilidad. La extracción de características con ResNet-50 preentrenada aprovecha aprendizaje transferido para acelerar la identificación de objetos vegetales. El enfoque propone una política en tiempo real que sustituye reglas fijas por decisiones dinámicas basadas en percepción y optimización continua.

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Conclusión. La combinación de aprendizaje profundo por refuerzo, imágenes multiespectrales y robótica ofrece una vía práctica y escalable hacia un control de malezas más eficiente y sostenible. Q2BSTUDIO está preparada para acompañar a empresas agrícolas en la transición hacia soluciones innovadoras que reduzcan costos, preserven el medio ambiente y aumenten la productividad mediante software y servicios a medida, inteligencia artificial y soporte cloud y de inteligencia de negocio.