Determinar el estado de maduración y las condiciones de calidad de la fruta es crucial para la industria agroalimentaria; más aún, considerando contratiempos de contingencia, como el reciente paro de camioneros y las consecuencias del cambio climático que ha afectado los ciclos productivos debido a variaciones de temperatura, calidad del suelo, entre otros. Por lo tanto, se hace necesario medir el estado de la fruta de forma permanente, para conocer el momento óptimo de la cosecha y asegurar el éxito de los procesos logísticos.
En este contexto, estudiantes del Magíster en Data Science de la Universidad San Sebastián, en su trabajo de tesis pudieron demostrar que la tecnología es un aliado más que oportuno para realizar un monitoreo permanente de los cultivos, evitando realizar procedimientos convencionales de laboratorio, que implican técnicas destructivas de la fruta y tardan en entregar un resultado.
¿Cómo funciona?
La ingeniera agrónoma Paula Vargas y el sociólogo Martín Burón trabajaron en el desarrollo de un modelo matemático que les permitiera alcanzar métodos más eficientes a los ya existentes en términos de costo-beneficio: a través de un algoritmo y la utilización de espectrómetros lograron determinar el dulzor de los arándanos en base al contenido de antocianinas presente en cada baya. “Esto permitirá a los agricultores tomar decisiones con celeridad, y evitará que se pierda fruta o que llegue sobre madura hasta el destino del consumidor”, señaló Vargas, quien además es investigadora del Instituto de Investigación Agropecuario (INIA).
El espectrómetro es un dispositivo conectado al Internet de las Cosas, que permite analizar la reflectancia de la fruta a través de longitudes de onda infrarroja, en un rango que va entre los 300 y 1.100 nm -algo imperceptible al ojo humano- lo que permite clasificar cada baya de arándano (clase 1, 2, 3 o 4), con el fin de almacenar datos hasta tener una base robusta para identificar calibres, y así determinar el destino de la fruta.
“Hemos podido generar una matriz, capturando más de 17.000 datos, y a través de este modelo de calibración podemos determinar la calidad de la fruta y saber cuándo está en el punto óptimo para ser cosechada”, expresa Vargas.
Otro aporte de esta tecnología es que no se necesita personal especializado, algo relevante, considerando que la disponibilidad de trabajadores ha ido disminuyendo en porcentajes cercanos al 2% anual y -según una encuesta realizada por Fedefruta en 2021- producto de la pandemia más de la mitad de los productores frutícolas tiene entre 50% y 70% menos de trabajadores para sus faenas.
Vargas explica que están trabajando en la visualización de la experiencia de usuario a través de la plataforma, para hacerla más amigable al personal agrícola. “La aplicación permitirá que cualquier trabajador pueda interpretar los datos desde un celular, por ejemplo, utilizando una interfaz que aparezca como un semáforo, donde el verde indicaría que la fruta está en estado óptimo; el rojo, que es mejor no cosecharla, y amarillo podría ser una indicación para mandar a congelado, o producir otros formatos como jugos o mermeladas”, señaló.
El uso de estos sensores de espectrometría será un gran avance para la agricultura, ya que apunta al monitoreo del cultivo a través de sensores de bajo costo disponibles en el mercado, previamente calibrados para para evaluación en tiempo real, abarcando un gran número de muestra.
En el mediano plazo, se espera escalar esta tecnología y ponerla a disposición de la industria, para lo cual ya están trabajando en procesos de patentado y análisis de proyectos comerciales, pensando en extrapolar esta solución a otros productos del rubro frutícula u hortícola.
Para el desarrollo de este trabajo de tesis, se recibió el apoyo del INIA que puso a disposición su infraestructura y el financiamiento, en conjunto con la empresa Hortifrut SA, que también les permitió realizar las evaluaciones de sus cultivos en 24 predios de las regiones del Biobío, Ñuble, Maule y O’Higgins.