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

Dado que se prevé que la población mundial crezca en 2.000 millones de personas de aquí a 2050, necesitamos aumentar la producción de alimentos aproximadamente un 60 % para mantener el ritmo. La Inteligencia artificial (AI) nos ayuda a afrontar este reto al impulsar la innovación en la agricultura. Las innovaciones de la AI pueden utilizarse para supervisar el ganado, analizar el crecimiento de los cultivos, predecir cuándo necesitan mantenimiento los equipos agrícolas y mucho más. Cuando pensamos en la agricultura, a menudo solo imaginamos la actividad agraria. 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 durante su recorrido desde el campo hasta nuestras mesas?

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

Adopción de nuevas tecnologías agrícolas para plantar frutas#

El primer paso en el 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 utilizarse para analizar grandes cantidades de datos y ayudar a los agricultores a elegir las mejores semillas para las condiciones específicas de su suelo y clima. Al evaluar los patrones meteorológicos históricos, la composición del suelo y los datos de rendimiento de los cultivos, la AI puede recomendar las variedades de semillas óptimas con más probabilidades de prosperar. El uso de la AI para seleccionar semillas es un área de investigación en curso que despierta mucho interés y presenta un gran potencial.

Por ejemplo, el CGIAR Inspire Challenge de 2018 concedió 100.000 $ a un proyecto que utilizaba aprendizaje automático para seleccionar semillas de forma más inteligente. El proyecto estuvo dirigido por 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. Adoptar un enfoque basado en datos aumenta las probabilidades de lograr una cosecha satisfactoria y reduce el riesgo de que el cultivo fracase. Una vez seleccionada la mejor variedad de semillas, la visión artificial puede intervenir para comprobar su calidad.

Fig. 1. Imagen satelital de la producción de maíz en México, donde las zonas más brillantes indican una vegetación más saludable.

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

La visión artificial puede utilizarse para analizar imágenes de alta resolución de semillas de frutas y detectar imperfecciones, enfermedades y rasgos genéticos que pueden no ser visibles para el ojo humano. Se pueden emplear diversas tareas de visión artificial para analizar estas imágenes, clasificar, graduar y evaluar la calidad de las semillas. Al automatizar estas tareas, la AI puede ayudar a garantizar que solo se planten semillas de la máxima calidad y que los agricultores obtengan mejores rendimientos de los cultivos.

Por ejemplo, el clasificador GeNee™ de Seed X es un clasificador de semillas basado en AI que mejora el proceso de selección. El clasificador divide las semillas en dos categorías: las semillas de alta calidad, con probabilidades de germinar, se dirigen a la caja principal, mientras que las semillas con pocas probabilidades de germinar se clasifican en una caja secundaria. Gestiona tareas como evaluar el color, la forma, el tamaño y la pureza genética, además de predecir las tasas de germinación. Gracias al clasificador, las tasas de germinación pueden superar el 90 %, lo que significa que más semillas se convierten con éxito en plantas sanas.

Fig. 2. Clasificador GeNee™ de Seed X.

Uso de la AI para cultivar y cosechar frutas#

La AI también puede utilizarse para mejorar el análisis del suelo y la supervisión de los cultivos. Los drones equipados con cámaras avanzadas sobrevuelan los campos de frutales y capturan imágenes detalladas del suelo y del estado de las plantas. Estas imágenes se procesan para crear mapas que muestran variaciones en la humedad del suelo, los niveles de nutrientes y el estado de las plantas. A partir de la información obtenida del análisis de imágenes, pueden realizarse tareas como detectar malas hierbas, supervisar el crecimiento, estimar el rendimiento, ajustar el riego, aplicar fertilizantes con precisión y poner en marcha un control específico de plagas. La supervisión en tiempo real mediante AI puede ayudar a mejorar el rendimiento de los cultivos frutales y fomentar 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 AI puede ayudar a determinar el mejor momento para recoger las frutas. Los métodos de cosecha tradicionales dependen en gran medida de la mano de obra manual y pueden ser menos eficientes y requerir más tiempo. Los métodos de cosecha asistidos por AI 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, con el fin de predecir su madurez. De este modo, las frutas se cosechan cuando están en su mejor momento, lo que se traduce en 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#

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

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

El proceso consiste en capturar imágenes de alta resolución de las frutas en una cinta transportadora, segmentar cada fruta mediante el modelo YOLOv8 y realizar un análisis volumétrico para medir su tamaño y forma, además de detectar defectos. Según el análisis, las frutas se clasifican y gradúan automáticamente en distintas categorías para su envasado, procesamiento o distribución adecuados. La clasificación y graduación basadas en AI mejoran la eficiencia, la precisión y la coherencia, reducen los residuos y maximizan el valor de la cosecha.

Una vez clasificadas y graduadas las frutas, las máquinas de envasado automatizadas pueden empaquetarlas con precisión. Los sistemas de OCR (reconocimiento óptico de caracteres) basados en AI pueden comprobar la exactitud del envase y verificar las etiquetas, los códigos de barras y otra información importante para cumplir las normas y reglamentos. Al inspeccionar los envases de este modo, pueden evitarse situaciones como la venta de productos caducados. La AI puede detectar etiquetas incorrectas o fechas caducadas y señalarlas para su corrección antes de que los productos lleguen a los consumidores.

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

Ahora, imagina que tienes las mejores frutas envasadas y listas para entregar. La AI puede mejorar la logística y el transporte de frutas mediante la optimización de las rutas. Mantener las frutas frescas durante el transporte y encontrar las rutas de entrega más eficientes son retos importantes. 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 basándose en la información obtenida de la AI y reducir el riesgo de exceso de existencias o de quedarse sin stock.

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

La visión artificial puede utilizarse en las tiendas para supervisar las existencias de los estantes en tiempo real. Mediante la detección de objetos, las cámaras basadas en AI pueden identificar cuándo las existencias son escasas o están mal colocadas 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 AI 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 AI tiene el potencial de desempeñar un papel importante a la hora de ayudar a los consumidores a obtener frutas de mejor calidad. Un gran ejemplo de integración satisfactoria de la AI en la industria frutícola es Nature Fresh Farms. Nature Fresh Farms ha transformado sus operaciones, desde la semilla hasta la tienda, mediante tecnología de AI. Los sensores basados en AI y el análisis de datos ayudan a realizar el seguimiento y gestionar todo, 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 AI también consigue que los productos lleguen a los estantes de los supermercados entre 24 y 48 horas después de envasarse, lo que reduce considerablemente el tiempo de transporte y mantiene la frescura.

A pesar de sus numerosas ventajas, el uso de la AI en la industria frutícola también presenta algunos posibles 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 crear una dependencia difícil de gestionar, especialmente si se producen problemas técnicos o fallos.
• Mantenimiento y conservación: Los sistemas de AI requieren un mantenimiento y unas actualizaciones periódicos para funcionar eficazmente, lo que puede aumentar los costes continuos y la complejidad operativa.
• Complejidad de uso: A algunos agricultores puede resultarles difícil comprender y utilizar la tecnología de AI, por lo que es necesario ofrecer formación y asistencia.

Cultivando el mañana#

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 las explotaciones agrícolas hasta tu mesa. Ayuda a los agricultores a supervisar la salud 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, las ventajas de la AI hacen que, en muchos casos, merezca la pena afrontarlos. Por eso cada vez más agricultores adoptan la AI.

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