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

Con una población mundial que se espera que aumente en 2 000 millones para 2050, necesitamos un incremento de la producción de alimentos de aproximadamente un 60% para mantenernos al día. La Inteligencia Artificial (IA) nos ayuda a afrontar este desafío impulsando la innovación en la agricultura. Las innovaciones de la IA se pueden utilizar para monitorizar el ganado, analizar el crecimiento de los cultivos, predecir cuándo el equipo agrícola necesita mantenimiento y mucho más. Cuando pensamos en la agricultura, a menudo nos imaginamos simplemente la labranza. Sin embargo, es un paraguas que abarca muchas funciones y procesos diferentes.

Para comprender mejor el impacto de la IA en la agricultura, tomemos un ejemplo específico: el ciclo de vida de una fruta. ¿Qué sucede durante su viaje desde el campo hasta nuestras mesas?

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

Adoptar nueva tecnología en la agricultura para la siembra de frutas#

El primer paso en el ciclo de vida de los cultivos frutales es seleccionar las semillas y sembrarlas. Un agricultor necesita decidir qué fruta cultivar durante la temporada. Las técnicas de IA como el aprendizaje automático se pueden usar para analizar grandes cantidades de datos para ayudar a los agricultores a elegir las mejores semillas para sus condiciones específicas de suelo y clima. Al evaluar patrones climáticos históricos, composición del suelo y datos de rendimiento de cultivos, la IA puede recomendar las variedades de semillas óptimas que tienen más probabilidades de prosperar. El uso de la IA para la selección de semillas es un área de investigación en curso con mucho interés y potencial.

Por ejemplo, el Inspire Challenge de 2018 de CGIAR otorgó 100 000 dólares a un proyecto que utiliza aprendizaje automático para una selección de semillas más inteligente. Este proyecto estuvo dirigido por investigadores del BioSense Institute y el CIMMYT. Utilizaron datos sobre diferentes variedades nuevas de maíz de cientos de sitios de evaluación en México para desarrollar modelos que predicen el rendimiento de las semillas. Tener un enfoque basado en datos aumenta las probabilidades de una cosecha exitosa y reduce el riesgo de pérdida de cultivos. Una vez que se selecciona el mejor tipo de semilla, la visión artificial puede intervenir para verificar la calidad de las semillas.

Fig 1. Una imagen de satélite que muestra la producción de maíz en México, donde las áreas más brillantes indican una vegetación más sana.

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

La visión por ordenador se puede utilizar para analizar imágenes de alta resolución de semillas de fruta para detectar imperfecciones, enfermedades y rasgos genéticos que pueden no ser visibles a simple vista. Se pueden emplear varias tareas de visión por ordenador para analizar estas imágenes con el fin de clasificar, calibrar y evaluar la calidad de las semillas. Al automatizar estas tareas, la IA puede ayudar a garantizar que solo se planten semillas de la más alta calidad, y los agricultores pueden lograr un mejor rendimiento de los cultivos.

Por ejemplo, el Seed X's GeNee™ Sorter es un clasificador de semillas impulsado por IA que mejora el proceso de selección de semillas. El clasificador divide las semillas en dos categorías: las semillas de alta calidad que probablemente germinen se dirigen a la caja principal, mientras que las semillas que es poco probable que germinen se clasifican en una caja secundaria. Maneja tareas como la evaluación del color, la forma, el tamaño, la pureza genética y la predicción de las tasas de germinación. Gracias al clasificador, las tasas de germinación se pueden impulsar a más del 90%, lo que significa que más semillas crecen con éxito convirtiéndose en plantas sanas.

Fig 2. El Seed X's GeNee™ Sorter.

Usar la IA para cultivar y cosechar frutas#

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

Cosechar un campo apenas un 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 recolectar las frutas. Los métodos de cosecha tradicionales dependen en gran medida de la mano de obra manual y pueden ser menos eficientes y más lentos. Los métodos de cosecha asistidos por IA utilizan sensores avanzados y algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos sobre el color, el tamaño y las condiciones ambientales de la fruta para predecir su grado de madurez. De este modo, las frutas se cosechan cuando se encuentran en su mejor momento, lo que genera mayores rendimientos y menos desperdicio.

Fig 3. Uso de la visión artificial para segmentar fresas maduras.

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

Después de la cosecha, el siguiente paso clave es la clasificación y calibración de las frutas para que el mejor producto pueda llegar a los consumidores. La IA se puede utilizar para el análisis volumétrico de la segmentación de la fruta. Al aplicar modelos de visión por ordenador como Ultralytics YOLOv8, se pueden evaluar el tamaño, la forma y la calidad de una fruta.

Fig 4. Uso del modelo de visión por ordenador Ultralytics YOLOv8 para segmentar frutas.

El proceso implica capturar imágenes de alta resolución de las frutas en una cinta transportadora, segmentar las frutas individuales utilizando el modelo YOLOv8, y realizar un análisis volumétrico para medir el tamaño y la forma y detectar defectos. Basándose en el análisis, las frutas se clasifican y calibran automáticamente en diferentes categorías para su adecuado envasado, procesamiento o distribución. La clasificación y calibración impulsadas por IA mejoran la eficiencia, la precisión y la consistencia, reducen los residuos y maximizan el valor de la cosecha.

Una vez que las frutas se clasifican y califican, las máquinas de envasado automatizadas pueden empaquetarlas con precisión. Los sistemas de OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres) impulsados por IA pueden verificar el envasado para garantizar la precisión, validando etiquetas, códigos de barras y otra información importante para el cumplimiento de las normas y reglamentos. Al inspeccionar el envasado de esta manera, se pueden evitar situaciones como productos caducados. La IA puede detectar etiquetas incorrectas o fechas caducadas y marcarlas para su corrección antes de que los productos lleguen a los consumidores.

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

Ahora, supongamos que tienes las mejores frutas envasadas y listas para entregar. La IA puede mejorar la logística y el transporte de las frutas mediante la optimización de las rutas. Mantener las frutas frescas durante el tránsito y encontrar las rutas de entrega más eficientes son desafíos importantes. Los algoritmos de IA pueden analizar patrones de tráfico, condiciones climáticas y horarios de entrega para determinar las mejores rutas y reducir el tiempo de viaje y los costes.

Una vez que las frutas llegan a la tienda, la IA sigue desempeñando un papel crucial en la gestión de inventario y la previsión de la demanda. Los sistemas de IA pueden analizar datos de ventas, preferencias de los clientes y tendencias estacionales para predecir la demanda con mayor precisión. Las tiendas minoristas pueden mantener niveles de inventario óptimos basándose en las perspectivas de la IA y reducir el riesgo de exceso de existencias o de agotar el inventario.

Fig 5. Personal reponiendo fruta en una tienda minorista. Fuente de imagen: Envato Elements.

La visión por ordenador se puede utilizar en las tiendas para monitorizar las existencias de los estantes en tiempo real. Mediante la detección de objetos, las cámaras impulsadas por IA pueden identificar cuándo el stock es bajo o está mal colocado y alertar al personal para que reponga o reorganice los estantes. Al garantizar que la cantidad correcta de productos frescos esté disponible en el momento adecuado, la IA ayuda a mejorar la satisfacción del cliente y a reducir el desperdicio de alimentos.

El impacto general que tiene la IA en la industria frutícola#

La IA tiene el potencial de desempeñar un papel importante para ayudar a los consumidores a obtener frutas de mejor calidad. Un gran ejemplo de integración exitosa de la IA en la industria frutícola es Nature Fresh Farms. Nature Fresh Farms ha transformado sus operaciones desde la semilla hasta la tienda utilizando tecnología de IA. Los sensores impulsados por IA y la analítica de datos ayudan a rastrear y gestionar todo, desde el clima y los niveles de humedad en el invernadero hasta la logística del transporte de productos. Nature Fresh Farms ha optimizado las condiciones de cultivo, controlado el riego y reducido los costes. El sistema de IA también es capaz de lograr que los productos lleguen a los estantes de los supermercados en un plazo de 24 a 48 horas tras su envasado, reduciendo significativamente el tiempo de transporte y manteniendo la frescura.

A pesar de sus numerosos beneficios, existen algunos inconvenientes potenciales en el uso de la IA en la industria frutícola:

• Coste de implementación: La inversión inicial en tecnología de IA puede ser alta, lo que puede ser una barrera para algunos agricultores y productores.
• Dependencia tecnológica: Depender en gran medida de la IA y la tecnología puede crear una dependencia que puede ser difícil de gestionar, especialmente si hay problemas técnicos o fallos.
• Mantenimiento y conservación: Los sistemas de IA requieren mantenimiento y actualizaciones periódicas para funcionar con eficacia, lo que puede aumentar los costes continuos y la complejidad operativa.
• Complejidad de uso: A algunos agricultores puede resultarles difícil entender y usar la tecnología de IA, por lo que es necesaria formación y asistencia.

Cultivando el mañana#

Desde la selección de semillas hasta la maduración de las frutas, la IA está cambiando la agricultura a lo largo del ciclo de vida de los productos, desde las granjas hasta tu mesa. Ayuda a los agricultores a controlar la salud del suelo, predecir los mejores momentos para cosechar y clasificar los productos con precisión. Al optimizar los recursos, reducir el desperdicio y mejorar el rendimiento de los cultivos, la IA hace que la agricultura sea más eficiente y sostenible. A pesar de desafíos como los costes, la necesidad de experiencia técnica y la dependencia de la calidad de los datos, las ventajas de la IA hacen que estos desafíos merezcan la pena en muchos casos. Es por eso que cada vez más agricultores están adoptando la IA.

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