Del campo a la mesa: cómo la IA impulsa la innovación en la agricultura

Se prevé que la población mundial crezca en 2.000 millones de personas de aquí a 2050, por lo que necesitamos aumentar la producción de alimentos en torno a un 60 % para satisfacer la demanda. La inteligencia artificial (AI) nos ayuda a afrontar este reto e impulsar la innovación en la agricultura. Las innovaciones de AI pueden utilizarse para supervisar el ganado, analizar el crecimiento de los cultivos, predecir cuándo necesita mantenimiento la maquinaria agrícola y mucho más. Cuando pensamos en agricultura, a menudo solo nos imaginamos el cultivo de la tierra. Sin embargo, es un término general que engloba muchas funciones y procesos diferentes.

Para comprender mejor el impacto de la AI en la agricultura, veamos un ejemplo concreto: el ciclo de vida de una fruta. ¿Qué ocurre desde que sale del campo hasta que llega a nuestra mesa?

En este blog, exploraremos cómo ayuda la IA en cada etapa del proceso, desde la siembra, el cultivo y la cosecha hasta el procesamiento, el transporte y la venta de frutas.

La adopción de nuevas tecnologías agrícolas para plantar frutales#

El primer paso del ciclo de vida de los cultivos frutales es seleccionar las semillas y plantarlas. Un agricultor debe decidir qué fruta cultivar durante la temporada. Las técnicas de AI, como el aprendizaje automático, pueden analizar grandes cantidades de datos para ayudar a los agricultores a elegir las mejores semillas para las condiciones concretas de suelo y clima. Al evaluar los patrones meteorológicos históricos, la composición del suelo y los datos sobre el rendimiento de los cultivos, la AI puede recomendar las variedades de semillas con más probabilidades de prosperar. El uso de la AI para seleccionar semillas es un área de investigación en curso que despierta gran interés y ofrece mucho potencial.

Por ejemplo, en 2018, el CGIAR Inspire Challenge concedió 100.000 $ a un proyecto que utilizaba el aprendizaje automático para seleccionar semillas de forma más inteligente. El proyecto estuvo a cargo de investigadores del BioSense Institute y CIMMYT. Utilizaron datos sobre distintas variedades nuevas de maíz procedentes de cientos de centros de evaluación de México para desarrollar modelos que predicen el rendimiento de las semillas. Un enfoque basado en datos aumenta las probabilidades de lograr una cosecha satisfactoria y reduce el riesgo de que se pierdan los cultivos. Una vez seleccionadas las mejores semillas, la visión artificial puede comprobar su calidad.

Fig. 1. Imagen por satélite de la producción de maíz en México, donde las zonas más brillantes indican una vegetación más sana.

Uso de la visión artificial para evaluar la calidad de las semillas#

La visión artificial se puede utilizar para analizar imágenes de alta resolución de semillas de frutas y detectar imperfecciones, enfermedades y rasgos genéticos que quizá no sean visibles para el ojo humano. Se pueden aplicar distintas tareas de visión artificial para analizar estas imágenes y clasificar, categorizar y evaluar la calidad de las semillas. Al automatizar estas tareas, la IA puede ayudar a garantizar que solo se planten las semillas de mayor calidad y que los agricultores obtengan mejores cosechas.

Por ejemplo, la GeNee™ Sorter de Seed X es una clasificadora de semillas basada en AI que mejora el proceso de selección. La clasificadora divide las semillas en dos categorías: las semillas de alta calidad con probabilidades de germinar se dirigen a la caja principal, mientras que las que probablemente no germinen se clasifican en una caja secundaria. Se ocupa de tareas como evaluar el color, la forma, el tamaño y la pureza genética, además de predecir las tasas de germinación. Gracias a la clasificadora, las tasas de germinación pueden superar el 90 %, lo que significa que más semillas llegan a convertirse en plantas sanas.

Fig. 2. GeNee™ Sorter de Seed X.

Uso de la AI para cultivar y cosechar frutas#

La IA también puede mejorar el análisis del suelo y la supervisión de los cultivos. Drones con cámaras avanzadas sobrevuelan los campos frutales y capturan imágenes detalladas del suelo y la salud de las plantas. Estas imágenes se procesan para crear mapas que muestran las variaciones de humedad del suelo, los niveles de nutrientes y la salud de las plantas. A partir de la información obtenida del análisis de imágenes, se pueden realizar tareas como la detección de malas hierbas, la supervisión del crecimiento, la estimación del rendimiento, el ajuste del riego, la aplicación precisa de fertilizantes y la implementación de un control específico de plagas. La supervisión en tiempo real mediante IA puede ayudar a mejorar el rendimiento de los cultivos frutales y promover prácticas agrícolas sostenibles.

Cosechar un campo un solo día antes o después del momento óptimo podría reducir los ingresos potenciales del agricultor entre un 3,7 % y hasta un 20,4 %. La IA puede ayudar a determinar el mejor momento para recoger la fruta. Los métodos de cosecha tradicionales dependen en gran medida del trabajo manual y pueden ser menos eficientes y llevar más tiempo. Los métodos de cosecha asistidos por IA utilizan sensores avanzados y algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos sobre el color y el tamaño de la fruta, así como las condiciones ambientales, y predecir su madurez. De esta forma, las frutas se recolectan en su punto óptimo, lo que aumenta el rendimiento y reduce los residuos.

Fig. 3. Segmentación de fresas maduras mediante visión artificial.

Procesamiento poscosecha: análisis volumétrico de la segmentación y el envasado de frutas#

Tras la cosecha, el siguiente paso clave es clasificar las frutas por categorías para que los mejores productos lleguen a los consumidores. La AI puede utilizarse para el análisis volumétrico de la segmentación de frutas. Con modelos de visión artificial como Ultralytics YOLOv8, se pueden evaluar el tamaño, la forma y la calidad de una fruta.

Fig. 4. Segmentación de frutas con el modelo de visión artificial Ultralytics YOLOv8.

El proceso consiste en capturar imágenes de alta resolución de las frutas en una cinta transportadora, segmentar cada fruta con el modelo YOLOv8 y realizar un análisis volumétrico para medir el tamaño y la forma, así como detectar defectos. A partir del análisis, las frutas se clasifican automáticamente en distintas categorías para envasarlas, procesarlas o distribuirlas de forma adecuada. La clasificación basada en AI mejora la eficiencia, la precisión y la uniformidad, reduce los residuos y maximiza el valor de la cosecha.

Una vez clasificadas las frutas, las máquinas de envasado automatizadas pueden empaquetarlas con precisión. Los sistemas de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) basados en AI pueden comprobar que el etiquetado del envase sea correcto y verificar las etiquetas, los códigos de barras y otra información importante para cumplir las normas y los reglamentos. La inspección de los envases de esta manera permite evitar situaciones como la venta de productos caducados. La AI puede detectar etiquetas incorrectas o fechas de caducidad vencidas y señalarlas para que se corrijan antes de que los productos lleguen a los consumidores.

Innovaciones de AI en la venta minorista y la distribución de frutas#

Imagina que ya tienes las mejores frutas envasadas y listas para su entrega. La AI puede mejorar la logística y el transporte de frutas mediante la optimización de rutas. Mantener las frutas frescas durante el transporte y encontrar las rutas de entrega más eficientes son grandes retos. Los algoritmos de AI pueden analizar los patrones de tráfico, las condiciones meteorológicas y los calendarios de entrega para determinar las mejores rutas y reducir el tiempo y los costes de desplazamiento.

Cuando las frutas llegan a la tienda, la AI sigue desempeñando un papel fundamental en la gestión del inventario y la previsión de la demanda. Los sistemas de AI pueden analizar los datos de ventas, las preferencias de los clientes y las tendencias estacionales para predecir la demanda con mayor precisión. Las tiendas minoristas pueden mantener niveles óptimos de inventario a partir de la información obtenida mediante AI y reducir el riesgo de acumular existencias en exceso o quedarse sin productos.

Fig. 5. Personal reponiendo fruta en una tienda minorista. Imagen: Envato Elements.

La visión artificial se puede utilizar en tiendas para supervisar las existencias en los estantes en tiempo real. Mediante la detección de objetos, las cámaras basadas en IA pueden identificar cuándo quedan pocas existencias o los productos están mal colocados, y avisar al personal para que reponga o reorganice los estantes. Al garantizar que haya la cantidad adecuada de productos frescos en el momento oportuno, la IA ayuda a mejorar la satisfacción del cliente y a reducir el desperdicio de alimentos.

El impacto general de la AI en la industria frutícola#

La IA puede desempeñar un papel importante a la hora de ayudar a los consumidores a obtener frutas de mejor calidad. Un excelente ejemplo de integración satisfactoria de la IA en el sector frutícola es Nature Fresh Farms. Nature Fresh Farms ha transformado sus operaciones desde la semilla hasta la tienda mediante tecnología de IA. Los sensores basados en IA y el análisis de datos ayudan a supervisar y gestionar todos los aspectos, desde el clima y los niveles de humedad del invernadero hasta la logística del transporte de los productos. Nature Fresh Farms ha optimizado las condiciones de cultivo, controlado el riego y reducido los costes. El sistema de IA también permite que los productos lleguen a los estantes de los supermercados entre 24 y 48 horas después del envasado, lo que reduce considerablemente el tiempo de transporte y mantiene su frescura.

A pesar de sus numerosas ventajas, el uso de la AI en la industria frutícola también puede presentar algunos inconvenientes:

• Coste de implementación: La inversión inicial en tecnología de AI puede ser elevada, lo que puede suponer un obstáculo para algunos agricultores y productores.
• Dependencia de la tecnología: Depender en gran medida de la AI y la tecnología puede generar una dependencia difícil de gestionar, sobre todo si surgen problemas técnicos o fallos.
• Mantenimiento y conservación: Los sistemas de AI necesitan mantenimiento y actualizaciones periódicos para funcionar correctamente, lo que puede aumentar los costes recurrentes y la complejidad operativa.
• Complejidad de uso: A algunos agricultores les puede resultar difícil entender y utilizar la tecnología de AI, por lo que es necesario ofrecer formación y asistencia.

Cultivar el futuro#

Desde la selección de las semillas hasta la maduración de las frutas, la AI está transformando la agricultura a lo largo de todo el ciclo de vida de los productos, desde el campo hasta la mesa. Ayuda a los agricultores a supervisar el estado del suelo, predecir los mejores momentos para cosechar y clasificar los productos con precisión. Al optimizar los recursos, reducir los residuos y mejorar el rendimiento de los cultivos, la AI hace que la agricultura sea más eficiente y sostenible. A pesar de retos como los costes, la necesidad de conocimientos técnicos y la dependencia de la calidad de los datos, en muchos casos las ventajas de la AI hacen que merezca la pena afrontarlos. Por eso cada vez más agricultores adoptan la AI.

Mantente en contacto con nuestra comunidad para seguir aprendiendo sobre IA. Visita nuestro repositorio de GitHub para descubrir cómo utilizamos la IA para crear soluciones innovadoras en sectores como la fabricación y la sanidad.