Doctora en Biotecnología contó que una empresa pasó de 45% a 78% de eficiencia en la cosecha
Patricia Möller explica cómo el bigdata ayuda a que los agricultores encuentren el mejor momento para cosechar sus frutas.
Bigdata es una montaña de información con la que se pueden generar nuevos datos para transformarlos en conocimiento. Patria Möller, investigadora de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Autónoma de Chile, explicó en el Congreso Futuro cómo el bigdata y la inteligencia artificial han permitido que la industria frutícola pueda anticiparse a los fenómenos climáticos, a enfermedades y al rendimiento que tendrá la cosecha de frutas específicas como los cerezos y los arándanos. «Las herramientas que utilizan inteligencia artificial pueden ser descriptivas o predictivas. Cuando son descriptivas significa que analizan los datos para entender cómo y por qué ocurrió cierta situación. En cambio, cuando se utiliza de manera predictiva es posible utilizar los datos para adaptarse situaciones futuras y así mejorar los procesos de toma de decisiones», describe la docta en Biotecnología.
Ok Fruit App
El equipo de investigación de la doctora Möller está terminando un proyecto llamado Ok Fruit App, que es un sistema que permite controlar la calidad de los arándanos y de las cerezas a través del uso de la inteligencia artificial. Con un programa entrenado con 6.000 imágenes de frutas, detalla, es posible que los agricultores puedan evaluar con un celular el color, el tamaño y los defectos externos de esas frutas y así decidir sobre el futuro de la cosecha.
¿El celular les indica si su fruta es de calidad?
«Exactamente. Nosotros entrenamos a la inteligencia artificial con 6.000 imágenes distintas de arándanos y cerezos. Todos esos datos fueron puestos en una aplicación que se llama Ok Fruit App, que puede descargarse en el celular. La idea es que el agricultor ingrese con un celular, tome imágenes de las frutas y luego la aplicación indica si el color es el adecuado, si es que tiene un calibre o tamaño ideal o si tiene defectos externos como partes hundidas o más deformes».
Con eso toman decisiones.
«Sí. Esa información le llega directamente a la empresa con el objetivo de decidir en el momento si es que continuan con la cosecha o espera más tiempo para que la fruta alcance cierto tamaño o color. Permite anticiparse. El objetivo es no perder cosechas debido a que la fruta se extrajo antes o después del tiempo que requería la empresa agricultora».
¿Les sirve para generar más dinero?
«Puede existir una diferencia de 300% en el precio de la fruta dependiendo de su apariencia. Por eso es tan importante tener estas herramientas».
Rendimiento de cosecha
Möller cuenta que con su equipo crearon una herramienta que actualmente es utilizada por una empresa del rubro de la agricultura y les ha dado excelentes resultados. Con una aplicación, que al igual que la anterior funciona con imágenes, es posible determinar la apariencia, el tamaño, el color y los defectos de distintas frutas.
¿Qué resultados concretos ha tenido?
«La empresa pasó de 45% a 78% de eficiencia en la cosecha. Por ejemplo, si ellos decían que iban a tener diez toneladas de fruta luego de una determinada cosecha, en realidad le achantaban a 4 toneladas solamente debido a que no tenían una herramienta que les anticipara el rendimiento que iba a tener esa fruta. Cosechaban y luego hacían el análisis de color, tamaño, apariencia y defectos externos. En cambio, con inteligencia artificial han llegado a siete toneladas. El cambio ha sido grande.
Fenómenos climáticos
El año 2018, dice la doctora Möller, con su equipo crearon una herramienta enfocada en la predicción de fenómenos meteorológicos para ayudar a los agricultores. Para su desarrollo, explica, utilizaron los datos meteorológicos como temperatura, viento y humedad que hubo entre los años 2010 y 2018, los que se actualizaban cada quince minutos. O sea, una enormidad de datos entrenaron a una inteligencia artificial capaz de predecir heladas o temperaturas con hasta doce horas de anticipación al evento. Además, entrega la duración y la intensidad probable de las heladas o del calor intenso.
¿Actualmente trabaja en herramientas para incendios forestales?
«En eso estamos. Usamos inteligencia artificial para detectar y predecir zonas susceptibles a incendios forestales. Analizamos datos meteorológicos, de terrenos e imágenes satelitales de zonas. Proponemos generar un sistema que analice todos los factores y no solo la sequedad de un terreno. También es importante considerar el relieve, inclinación, si es zona urbana o no, entre otros».
