Robots agrícolas autónomos: IA física en la agricultura
Tractores autónomos, robots y flotas conectadas avanzan desde el laboratorio hacia los campos, mientras crece al mismo tiempo el hambre de energía de los centros de datos de IA que entrenan y controlan estos sistemas. IA física, es decir, sistemas de IA que producen cambios físicos, revolucionan la agricultura mediante máquinas autónomas que navegan de forma autónoma, reconocen plantas y ejecutan tareas. Al mismo tiempo, el aumento del consumo de energía de los centros de datos de IA exige nuevas arquitecturas energéticas, entre ellas microredes y sistemas de 800 V DC, para garantizar eficiencia y resiliencia.
Quelle: Propia representación
Introducción
La integración de la Inteligencia Artificial (IA) en sistemas físicos, conocida como IA física, está transformando industrias como la agricultura. Maquinaria de trabajo autónoma asume tareas en los campos, mientras que la infraestructura de IA subyacente en los centros de datos desarrolla una demanda de energía significativa. Este desarrollo exige soluciones innovadoras tanto en la aplicación como en el suministro de energía.
Estado actual
El 28 de octubre de 2025 cerró Agtonomy una ronda de financiación Serie B de 18 millones de dólares . Liderada por DBL Partners y con la participación de Nuveen, se pretende escalar la plataforma de IA física de la empresa en aplicaciones agrícolas y off-road. Medios del sector como Precision Farming Dealer confirman la cantidad y el objetivo de ampliar las integraciones OEM y los despliegues de flotas. Ya previamente informó WineBusiness sobre la expansión de flotas autónomas hacia el sureste de EE. UU. y hacia Australia, lo que indica proyectos piloto reales en la viticultura y horticultura.
Quelle: saarland-informatics-campus.de
Robots agrícolas autónomos como este ya se encuentran en muchos campos, complementando o reemplazando a las máquinas agrícolas tradicionales.
En el plano sistémico, Delta presentó hoy en Energy Taiwan 2025 una solución de microredes especialmente para centros de datos de IA . Esta solución acopla fuentes renovables, almacenamiento y generadores diésel/gas para garantizar la calidad de la tensión ante cargas de IA altamente dinámicas. Novedades incluyen, entre otras, transformadores de estado sólido con hasta 98,5% de eficiencia para 800 V DC. Ya en septiembre, Delta mostró en RE+ una arquitectura de microred de centro de datos con operación continua on/off-grid y control rápido.
Quelle: agtecher.com
La diversidad de robots agrícolas autónomos va desde pequeños deshierbadores hasta máquinas más grandes para siembra y cosecha.
El contexto de estos desarrollos es la creciente demanda de energía de los centros de datos. La IEA espera que se duplique aproximadamente el consumo mundial de electricidad de los centros de datos para 2030 en torno a 945 TWh y más allá. En Estados Unidos podrían EPRI-Analysen consumir hasta el 9% de la electricidad para 2030 .
Análisis
La motivación para el uso de IA física en la agricultura se debe al aumento de los costos laborales y la escasez de mano de obra en cultivos especializados. Dispositivos autónomos prometen despliegues planificables, seguros y repetibles. . Para los fabricantes, la IA física ofrece la posibilidad de márgenes de software en mercados traditionally hardware-oriented para lograrlos.
En el aspecto energético, la dinámica de las cargas de entrenamiento e inferencia en los centros de datos obliga a una mezcla de energías renovables, almacenamiento y fuentes convencionales. Estos se coordinan en una microred orquestada microred orquestada , para gestionar la calidad, la resiliencia y los costos. La introducción de 800 V DC como la nueva tensión de referencia y transformadores de estado sólido simplifican la cadena de conversión y reducen las pérdidas, lo que es de interés estratégico para operadores con limitaciones de superficie y de cobre.
Quelle: YouTube
Breve vistazo de campo: el clip muestra una máquina de trabajo autónoma realizando tareas típicas como segar y rociar, útil para ver la realidad de su uso.
Hechos y afirmaciones
Se demuestra la ronda de financiación de Agtonomy de 18 millones de dólares , cuyos objetivos e inversores. También se demuestra la presentación de Delta de presentación de la solución de microred IA para centros de datos con orientación de 800 V DC y valores de transformadores de estado sólido. La proyección de la IEA sobre el creciente demanda de electricidad de los centros de datos es de acceso público.
No está claro qué tan rápido 800 V DC y microredes se implementarán de forma generalizada en centros de datos existentes. Esto depende de permisos, condiciones de red y ciclos de CAPEX. Los fabricantes y proveedores de semiconductores describen las ventajas, pero las rutas de migración concretas varían según la ubicación, como se muestra en STMicroelectronics como se muestra.
Es falso la afirmación de que la IA ya consume la mayor parte de la electricidad de los centros de datos. Las clasificaciones serias ven a la IA actualmente como un factor parcial que podría crecer significativamente para 2030, como se demuestra. Igualmente es falso la suposición de que las microredes sean solo soluciones fuera de red; las Carbon Brief destacan explícitamente el funcionamiento normal de la red DOE-Definition con modo isla opcional. La combinación de robots de campo autónomos y drones permite una vigilancia y una actuación precisas sobre las superficies agrícolas.
Quelle: sydney.edu.au
Para explotaciones con cultivos especializados, vale la pena realizar un piloto con dispositivos autónomos en aquellos lugares donde predominan trabajos repetitivos, críticos para la seguridad o sensibles al tiempo. En ese marco deberían
normas de seguridad como ISO 18497-1 a -4 y conceptos de capacitación para flotas mixtas sean evaluados. Para responsables de IT y energía en centros de datos, es útil un estudio de viabilidad de microred. Los perfiles de carga, la generación/almacenamiento en sitio, el modo isla, los conceptos de protección y posibles hojas de ruta de 800-V-DC deben formar parte de un enfoque estructurado como el
Para enmarcar números y narrativas, conviene contrastar las proyecciones con fuentes primarias como NREL-CORE-Design. y IEA para reflejarlas. NREL Video de YouTube
Quelle: Breve explicación: El recorrido por la feria resume visualmente el enfoque de microgrid y ruta eléctrica de Delta para centros de datos de IA.
Conclusión
IA física lleva máquinas de trabajo autónomas a la superficie, no como un espectáculo, sino como respuesta a los cuellos de botella reales en la agricultura y entornos fuera de carretera, como lo muestra la
financiación de Agtonomy muestra. Al mismo tiempo, el auge de la IA en los centros de datos exige nuevas arquitecturas energéticas, en las que microredes y 800 V DC eficiencia, calidad y resiliencia, impulsadas por la creciente demanda de energía . Quien hoy empiece a establecer superficies piloto y rutas energéticas, aprenderá rápido y reducirá riesgos. Esto crea la base para que la IA no solo tome decisiones inteligentes, sino que opere de manera fiable y sostenible en el mundo físico. Quien hoy empiece a establecer superficies piloto y rutas energéticas, aprenderá rápido y reducirá riesgos. Esto crea la base para que la IA no solo tome decisiones inteligentes, sino que opere de manera fiable y sostenible en el mundo físico.