11 de julio de 2024
Recorra paso a paso cómo la IA está impulsando la innovación en la agricultura, facilitando el cultivo, la cosecha y la entrega de frutas desde la granja hasta su mesa.
Con una población mundial que se espera que crezca en 2.000 millones para 2050, necesitamos un aumento de alrededor del 60% en la producción de alimentos para mantener el ritmo. La Inteligencia Artificial (IA) nos está ayudando a afrontar este reto impulsando la innovación en la agricultura. Las innovaciones de la IA pueden utilizarse para supervisar 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 sólo nos imaginamos la agricultura. 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 ocurre 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!
El primer paso en el ciclo de vida de los cultivos frutales es la selección de las semillas y su siembra. Un agricultor necesita decidir qué fruta cultivar para la temporada. Las técnicas de IA como el aprendizaje automático pueden utilizarse 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 los patrones climáticos históricos, la composición del suelo y los datos de rendimiento de los 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 CGIAR Inspire Challenge 2018 concedió 100.000 dólares a un proyecto que utiliza el aprendizaje automático para una selección de semillas más inteligente. Este proyecto fue dirigido por investigadores del Instituto BioSense 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. Contar con un enfoque basado en datos aumenta las posibilidades de éxito de la cosecha y reduce el riesgo de fracaso. Una vez seleccionado el mejor tipo de semilla, la visión por ordenador puede intervenir para comprobar su calidad.
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La visión artificial se puede utilizar para analizar imágenes de alta resolución de semillas de frutas para detectar imperfecciones, enfermedades y rasgos genéticos que pueden no ser visibles para el ojo humano. Se pueden utilizar varias tareas de visión artificial para analizar estas imágenes con el fin de clasificar, graduar 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 mejores rendimientos de los cultivos.
Por ejemplo, el GeNee™ Sorter de Seed X 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 tienen más probabilidades de germinar se dirigen a la caja principal, mientras que las semillas que tienen menos probabilidades de germinar se clasifican en una caja secundaria. Se encarga de 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 pueden aumentar hasta más del 90%, lo que significa que más semillas crecen con éxito hasta convertirse en plantas sanas.
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La IA también se puede utilizar para mejorar el análisis del suelo y el monitoreo de cultivos. Drones con cámaras avanzadas sobrevuelan campos de frutales, capturando imágenes detalladas del suelo y la salud de las plantas. Estas imágenes se procesan para crear mapas que muestran las variaciones en la humedad del suelo, los niveles de nutrientes y la salud de las plantas. Basándose en los conocimientos del análisis de imágenes, se pueden realizar tareas como la detección de malezas, el monitoreo del crecimiento, la estimación del rendimiento, el ajuste del riego, la aplicación precisa de fertilizantes y la implementación de un control de plagas específico. El monitoreo en tiempo real mediante IA puede ayudar a mejorar el rendimiento de los cultivos de frutas y promover prácticas agrícolas sostenibles.
Cosechar un campo solo 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 recoger los frutos. 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 la madurez. De este modo, las frutas se cosechan cuando están en su mejor momento, lo que se traduce en mayores rendimientos y menos desperdicio.
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Después de la cosecha, el siguiente paso clave es clasificar y calificar las frutas para que los mejores productos lleguen a los consumidores. La IA se puede utilizar para el análisis volumétrico de la segmentación de frutas. Mediante la aplicación de modelos de visión artificial como Ultralytics YOLOv8, se puede evaluar el tamaño, la forma y la calidad de una fruta.
El proceso implica capturar imágenes de alta resolución de frutas en una cinta transportadora, segmentar frutas individuales utilizando el modelo YOLOv8 y realizar análisis volumétricos para medir el tamaño y la forma y detectar defectos. Con base en el análisis, las frutas se clasifican y gradúan automáticamente en diferentes categorías para su empaque, procesamiento o distribución apropiados. La clasificación y graduación impulsadas por IA mejoran la eficiencia, la precisión y la consistencia, reducen el desperdicio y maximizan el valor de la cosecha.
Una vez que las frutas se clasifican y gradúan, las máquinas de envasado automatizadas pueden empaquetarlas con precisión. Los sistemas OCR (reconocimiento óptico de caracteres) impulsados por IA pueden comprobar la precisión del envasado, verificando las etiquetas, los 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 la de los productos caducados. La IA puede detectar etiquetas incorrectas o fechas de caducidad y señalarlas para su corrección antes de que los productos lleguen a los consumidores.
Ahora, consideremos que tiene las mejores frutas empaquetadas y listas para entregar. La IA puede mejorar la logística y el transporte de frutas optimizando las rutas. Mantener las frutas frescas durante el transporte y encontrar las rutas de entrega más eficientes son retos importantes. Los algoritmos de IA pueden analizar los patrones de tráfico, las condiciones meteorológicas y los horarios de entrega para determinar las mejores rutas y reducir el tiempo de viaje y los costes.
Después de que las frutas llegan a la tienda, la IA continúa desempeñando un papel crucial en la gestión de inventario y la previsión de la demanda. Los sistemas de IA 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 basados en la información de la IA y reducir el riesgo de exceso o falta de existencias.
La visión artificial se puede utilizar en las tiendas para supervisar el stock de los estantes en tiempo real. Utilizando 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.
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 el análisis 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 puede hacer que los productos lleguen a los estantes de los supermercados entre 24 y 48 horas después del envasado, lo que reduce significativamente el tiempo de transporte y mantiene la frescura.
A pesar de sus muchos beneficios, existen algunos inconvenientes potenciales al usar la IA en la industria frutícola:
Desde la selección de las semillas hasta la maduración de los frutos, la IA está cambiando la agricultura a lo largo del ciclo de vida de los productos, desde las granjas hasta su mesa. Ayuda a los agricultores a controlar la salud del suelo, predecir los mejores momentos para la cosecha y clasificar los productos con precisión. Al optimizar los recursos, reducir los residuos y mejorar el rendimiento de los cultivos, la IA hace que la agricultura sea más eficiente y sostenible. A pesar de los desafíos como los costes, la necesidad de conocimientos técnicos y la dependencia de la calidad de los datos, las ventajas de la IA hacen que estos desafíos valgan la pena en muchos casos. Es por eso que cada vez más agricultores están adoptando la IA.
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