Conocer de forma precisa el número y la medida de las manzanas de una explotación ya es posible gracias a los adelantos científicos en inteligencia artificial (IA). Conseguir un secado homogéneo de los embutidos, sin que haya diferencias de humedad entre las piezas es otra realidad mediante sensores conectados a la nube y análisis de datos masivos. La monitorización de los animales de una explotación para garantizar la mejor eficiencia alimentaria o hacer la predicción de fertilidad de los machos de acuerdo con su calidad seminal también se obtiene a partir de esta tecnología.
En la última década, la evolución de la IA ha sido muy significativa y se han desarrollado investigaciones aplicables a toda la cadena agroalimentaria. A pesar de que hasta hace poco las empresas se lo miraban con cierto recelo, gracias al boom del ChatGPT, estas mismas industrias y profesionales se han dado cuenta del gran potencial que tiene por sus negocios.
En declaraciones a EL TRIANGLE, Jordi Gené, investigador de la IRTA en inteligencia artificial aplicada a la agricultura, manifiesta que los beneficios para el sector son múltiples: “La IA aporta al sector más precisión; facilita la identificación de patrones complejos cuando las bases de datos son muy grandes y no hay la capacidad humana para tener una visión global; más eficiencia; herramientas de monitorización de procesos hasta ahora imposibles; control telemático de sensores en grandes fincas que aportan comodidad a la gestión y menos tareas manuales, y, finalmente, más eficiencia económica, reduciendo los costes”.
En este mismo sentido, Eduard Gregorio López, el experto en inteligencia artificial del Grupo de Investigación en AgròTICa y Agricultura de Precisión (GRAP) de la Universitat de Lleida (UdL), detalla que los adelantos tecnológicos basados en IA “permiten prever la cosecha con antelación y planificar la campaña de recolección; poder predecir la mano de obra o la maquinaria necesaria o incluso diseñar de forma esmerada las estrategias de comercialización de la fruta”. El investigador del GRAP ha participado en una nueva línea de investigación donde han combinado el uso de sensores ópticos y algoritmos de IA para la detección y la medición automática de frutos (manzanas) al árbol. Gracias a esta investigación, “se puede facilitar la gestión del día a día de las plantaciones y saber qué zonas son más productivas que otras, y permite así analizar su variabilidad y proponer soluciones”.
Para la industria de la fruta, herramientas de este tipo fomentan una agricultura de precisión, que permite aplicar inputs donde son necesarios y cuando son necesarios, generando ahorro económico y minimizando el impacto medioambiental, entre otros beneficios.
Acceder a esta tecnología, pero, todavía no está al alcance de todo el mundo. Los dos investigadores entrevistados por EL TRIANGLE admiten que el elevado coste de esta tecnología es un freno para su implementación a todo el sector. Jordi Gené, de la IRTA, admite que “las soluciones basadas en IA para el pequeño agricultor todavía son limitadas. En años próximos, tienen que crecer mucho más y salir más soluciones para que los usuarios puedan ser todos, tanto la empresa grande como las más pequeñas”. Hoy en día, el GRAP trabaja en un aplicativo móvil, como una app, que junto con un pequeño hardware, permitirá hacer mediciones de la fruta, y será así una solución con IA accesible. Por el contrario, tiene un coste muy elevado introducir la robótica de recolección en los campos catalanes.
De hecho, el experto del GRAP afirma que “el futuro pasa porque los costes de adopción de la tecnología con IA sean reducidos, tanto desde el punto de vista económico como desde el punto de vista de los costes de aprendizaje. Los agricultores tienen que ser capaces de aplicar esta tecnología, y por eso, además de ayudar a la formación, se tienen que hacer herramientas que no sean de una complejidad excesiva. Mejorar la eficiencia productiva, detectando frutas de forma automática y mesurándolas, reduce las horas de trabajo”, puesto que ahora lo hacen a mano o con sistemas de menos precisión. Por Eduard Gregorio López, “hay que profesionalizar y modernizar el sector, porque las tecnologías harán que el sector sea más atractivo para los jóvenes y se consiga desarrollar un tejido social en los entornos rurales”.
Además del freno de la inversión económica para implantar la IA al conjunto del sector, hay que tener presente que hasta ahora el sector “no hacía mucho caso” de las investigaciones científicas o de los avances logrados.
En un primer momento, según el experto de la IRTA, las empresas compraron soluciones comerciales sin estar bastante testadas ni validadas, y esto paró su desarrollo en las empresas, a causa de estas malas experiencias. Como ejemplo, se adquirían cámaras que ofrecían menos precisión de acierto en la detección de frutos del que prometían, y esto generaba desconfianza. Según Jordi Gené, el boom de la IA generativa, en el cual se basa el ChatGPT, “ha servido para que el sector se dé cuenta de su potencial y ahora realmente ven que puede funcionar, y el mismo mercado ya está ofreciendo soluciones comerciales que sí que funcionan”, y así se ha despertado una demanda impensable años atrás. Según el investigador, “ahora sí que están llegando soluciones con IA, han despertado mucho interés y hay confianza en que funcionarán”. Aun así, “hay una parte importante de la agricultura que no se puede solucionar con IA, porque no puede suplir todo lo que la agricultura necesita de la inteligencia y de la presencia humana”.
Puedes leer el artículo entero al número 1569 de la edición en papel de EL TRIANGLE.
