Diagnosticar el desempeño de equipos, anticipar sus fallas; manejar la luz y los nutrientes para optimizar la cosecha; mejorar los procesos, especialmente aquellos ligados a la gestión de desechos; y traducir los documentos más fácilmente, permitiendo una mejor capacitación, son todos avances que afectan directamente a los resultados agrarios.
Habitantes de todo el mundo usan inteligencia artificial todos los días y probablemente ni siquiera piensan en ello. Los sectores del campo y la agricultura no se han restado de esta realidad, la cual combina el poder de la computación con “grandes cantidades de datos” para determinar patrones que sirven de base para sistemas inteligentes.
Un análisis de tendencias tecnológicas realizado por la asociación global de fruta y verdura, Produce Marketing Association (PMA), resume aquellas áreas donde la Inteligencia Artificial ha penetrado y se ha manifestado con mayor fuerza:
1) Diagnosticar el desempeño de los equipos. Dada la cantidad de equipos usados para el cultivo, cosecha y procesamiento de frutas y verduras, uno de los mayores costos comerciales aflora cuando los equipos fallan y las operaciones quedan detenidas. Pero, ¿qué pasaría si existiera una manera de anticipar las posibles fallas? Nuevas empresas están trabajando para entrenar computadores para que puedan detectar cambios en los sonidos, vibraciones, emisiones de calor y otras señales que las máquinas emiten cuando están funcionando o fallando. La idea es hacer que los computadores detecten problemas mecánicos antes de que sucedan, lo cual ahorraría en costos de operación y reduciría el tiempo de interrupción.
“En el año 2018 se están logrando grandes avances en la predicción de fallas de sistema, permitiendo que las estrategias de mantenimiento evolucionen más allá de tratar o prevenir problemas en los quipos para obtener el máximo de vida útil antes de agendar una mantención”, dice Bob Whitaker, Ph. D. y Oficial en Jefe de Ciencia y Tecnología en PMA. Según el especialista, año a año aumentan los intentos por aplicar aprendizaje virtual a aplicaciones industriales automatizadas y robóticas, “lo cual mejorará significativamente la eficiencia de los sistemas en procesos como la determinación de velocidades de operación y determinar las condiciones de operación óptimas, reduciendo de esta forma el tiempo de inactividad”.
2) Gestión de luz y nutrientes para optimizar la cosecha en plantaciones interiores. En el análisis de PMA se menciona un jardín vertical en Nueva Jersey llamado Bowery, en el cual un sistema patentado de tecnología llamado FarmOS utiliza el aprendizaje y visión de máquinas para comprender y responder a las variables que afectan su funcionamiento. Los sensores instalados a lo largo de la plantación optimizan los niveles de luz y nutrientes para cada variedad de fruta y verdura, ajustándolos para afectar aspectos como el sabor. El sistema monitorea el crecimiento 24 horas al día y envía estos datos al sistema operativo para determinar el punto de cosecha óptimo. Cada vez que una planta alcanza el “tiempo de cosecha óptimo”, el sistema registra lo que ha aprendido sobre la cantidad óptima de luz y nutrientes para utilizarlo la próxima temporada.
3) Mejoras en los niveles de producción y eficiencia de los procesos. Por mucho tiempo, los proveedores solo han suministrado fruta y verdura fresca de alta calidad a los canales de retail, hoteles, restaurantes y cafés según la demanda. Sin embargo, las reglas del juego están cambiando, ya que los consumidores están cada vez más conscientes de la cantidad de alimentos comibles que se desperdicia simplemente porque no son visualmente atractivos.
Para ayudar a las empresas a vender más de su fruta y verdura fresca y reducir los desperdicios, existe una máquina clasificadora que usa una variedad de sensores para “ver los alimentos de la misma forma que los consumidores”. Esta habilidad permite a los empacadores y procesadores canalizar más de sus productos a determinados mercados según su calidad.
4) Mejor capacitación a trabajadores y gestión. Los avances en el reconocimiento de voz han permitido la irrupción de controles manos libres y la capacidad de completar tareas más rápidamente, ya que los humanos normalmente hablan más rápido de lo que digitan. Los equipos de reconocimiento de voz son económicos, por lo tanto, las actualizaciones hechas a sistemas existentes pueden resultar relativamente costo efectivas. Los controles manos libres incluso pueden tener beneficios en cuanto a la seguridad alimentaria, eliminando puntos de contacto donde se pueden esparcir contaminantes. Por otro lado, en una industria de fruta, verdura y flores cada vez más global, la capacidad de traducir información escrita de forma precisa de un idioma a otro está facilitando los negocios, desde la traducción de materiales de capacitación para trabajadores hasta la comunicación con socios comerciales. “Basta ver el notable cambio experimentado por Google Translate comparado a 3 o 5 años atrás, según el análisis de PMA. En una industria global dominado por el inglés, español y unos pocos idiomas más, el software de traducción puede usarse para mejorar la comunicación y aumentar la eficiencia y productividad de los empleados, además de acelerar el ritmo de los negocios”, detalla Whitaker.
El representante de PMA en Chile, Andrés Rodríguez, aclara que esto es solo una muestra de los muchos adelantos tecnológicos que están apareciendo en la industria agrícola actual, y que “la asociación ha mostrado dichos adelantos en eventos como PMA Fresh Connections, 2017, donde los expertos pusieron énfasis en herramientas para la detección de contaminantes en tiempo real; aeronaves y drones que mapean áreas agrícolas, logrando imágenes detalladas de una planta; la robótica; la cosecha mecanizada; y software para el monitoreo y trazabilidad de huertos”.