Recorre paso a paso cómo la IA está impulsando la innovación en la agricultura, facilitando el cultivo, la recolección y la entrega de frutas de la granja a tu mesa.
Con la previsión de que la población mundial aumente en 2.000 millones de personas de aquí a 2050, necesitamos un aumento del 60% en la producción de alimentos para mantener el ritmo. La Inteligencia Artificial (IA) nos está ayudando a superar este reto impulsando la innovación en la agricultura. Las innovaciones de la IA pueden utilizarse para controlar el ganado, analizar el crecimiento de los cultivos, predecir cuándo necesita mantenimiento la maquinaria agrícola y mucho más. Cuando pensamos en 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 concreto: 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 plantación, el cultivo y la cosecha hasta el procesamiento, el transporte y la venta de frutas. ¡Empecemos ya!
El primer paso en el ciclo vital de los cultivos frutales es seleccionar las semillas y plantarlas. Un agricultor tiene que decidir qué fruta cultivar para la temporada. Las técnicas de IA, como el aprendizaje automático, pueden utilizarse para analizar grandes cantidades de datos y ayudar a los agricultores a elegir las mejores semillas para sus condiciones específicas de suelo y clima. Evaluando 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. La IA utilizada para la selección de semillas es un área de investigación en curso con mucho interés y potencial.
Por ejemplo, el CGIAR Inspire Challenge de 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 distintas variedades nuevas de maíz procedentes de cientos de sitios de evaluación en México para desarrollar modelos que predijeran 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 del cultivo. Una vez seleccionado el mejor tipo de semilla, la visión por ordenador puede intervenir para comprobar su calidad.
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La visión por ordenador puede utilizarse 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 por ordenador para analizar estas imágenes con el fin de clasificar, clasificar y evaluar la calidad de las semillas. Al automatizar estas tareas, la IA puede ayudar a garantizar que sólo se siembren las semillas de mayor calidad, y los agricultores pueden conseguir mejores rendimientos de las cosechas.
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 con probabilidades de germinar se dirigen a la caja primaria, mientras que las semillas con pocas probabilidades de germinar se clasifican en una caja secundaria. Se encarga de tareas como evaluar el color, la forma, el tamaño, la pureza genética y predecir el porcentaje de germinación. Gracias al clasificador, los índices de germinación pueden aumentar hasta más del 90%, lo que significa que más semillas se convierten en plantas sanas.
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La IA también puede utilizarse para mejorar el análisis del suelo y la vigilancia de los cultivos. Drones con cámaras avanzadas sobrevuelan los campos frutales, captando imágenes detalladas de la salud del suelo y las plantas. Estas imágenes se procesan para crear mapas que muestren las variaciones en la humedad del suelo, los niveles de nutrientes y la salud de las plantas. A partir del análisis de las imágenes, se pueden realizar tareas como la detección de malas hierbas, el control del crecimiento, la estimación del rendimiento, el ajuste del riego, la aplicación precisa de fertilizantes y el control selectivo de plagas. La monitorización en tiempo real mediante IA puede ayudar a mejorar el rendimiento de los cultivos frutales y promover prácticas agrícolas sostenibles.
Cosechar un campo sólo un día antes o después del momento óptimo podría reducir los ingresos potenciales del agricultor entre un 3,7% y un 20,4%. La IA puede ayudar a determinar el mejor momento para recoger los frutos. Los métodos tradicionales de recolección dependen en gran medida de la mano de obra y pueden ser menos eficaces y llevar más tiempo. Los métodos de recolección asistida por IA utilizan sensores avanzados y algoritmos de aprendizaje automático para analizar los datos sobre el color, el tamaño y las condiciones ambientales de la fruta para predecir su madurez. De este modo, las frutas se recolectan cuando están en su mejor momento, lo que conduce a mayores rendimientos y menos residuos.
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Tras la recolección, el siguiente paso clave es clasificar y clasificar las frutas para que los mejores productos lleguen a los consumidores. La IA puede utilizarse para el análisis volumétrico de la segmentación de la fruta. Aplicando modelos de visión por ordenador como Ultralytics YOLOv8se puede evaluar el tamaño, la forma y la calidad de una fruta.
El proceso consiste en capturar imágenes de alta resolución de frutas en una cinta transportadora, segmentar las frutas individuales utilizando el modeloYOLOv8 y realizar un análisis volumétrico para medir el tamaño y la forma y detectar defectos. Basándose en el análisis, las frutas se clasifican y clasifican automáticamente en distintas categorías para su envasado, procesamiento o distribución adecuados. La clasificación y clasificación mediante IA mejora la eficacia, la precisión y la coherencia, reduce los residuos y maximiza el valor de la cosecha.
Una vez seleccionadas y clasificadas las frutas, las máquinas de envasado automático pueden envasarlas con precisión. Los sistemas OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres) basados en IA pueden comprobar la exactitud del envasado, verificando las etiquetas, los códigos de barras y otra información importante para el cumplimiento de las normas y reglamentos. Al inspeccionar los envases de este modo, se pueden evitar situaciones como los productos caducados. La IA puede detectar etiquetas incorrectas o fechas de caducidad y marcarlas para corregirlas antes de que los productos lleguen a los consumidores.
Ahora, consideremos que tienes 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 lleguen a la tienda, la IA sigue desempeñando un papel crucial en la gestión del 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 basándose en los conocimientos de la IA y reducir el riesgo de exceso o falta de existencias.
La visión por ordenador puede utilizarse en las tiendas para controlar las existencias de las estanterías en tiempo real. Mediante la detección de objetos, las cámaras con IA pueden identificar si hay pocas existencias o están mal colocadas, y alertar al personal para que las reponga o reorganice las estanterías. Al garantizar que se dispone de 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.
La IA tiene potencial para desempeñar un gran papel ayudando a los consumidores a obtener frutas de mejor calidad. Un gran ejemplo de integración con éxito 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 y el análisis de datos basados en IA ayudan a controlar y gestionar todo, desde los niveles de clima y humedad en el 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 consigue que los productos lleguen a las estanterías de los supermercados en un plazo de 24 a 48 horas desde su envasado, reduciendo significativamente el tiempo de transporte y manteniendo la frescura.
A pesar de sus muchas ventajas, el uso de la IA en la industria frutícola puede presentar algunos inconvenientes:
Desde la selección de las semillas hasta la maduración de los frutos, la IA está cambiando la agricultura en todo el 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 los residuos y mejorar el rendimiento de las cosechas, la IA 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 IA hacen que estos retos merezcan la pena en muchos casos. Por eso cada vez más agricultores adoptan la IA.
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