La mecanización y la digitalización acogen a la inteligencia artificial como gran aliada en la gestión de los procesos postcosecha del sector hortofrutícola
Alba Campos. Redacción.
La importancia de la mecanización y la digitalización en la gestión de los procesos postcosecha es más que evidente en el sector de las frutas y hortalizas. La evolución en este sentido es constante y, con el auge de las nuevas tecnologías, lejos parecen quedar aquellas innovaciones que hace un par de años impactaban en el mercado. Las novedades que antes sorprendían ahora resultan habituales en el desempeño del trabajo diario. La tecnología evoluciona a pasos agigantados y el sector agrícola se ve en la necesidad de avanzar en esta línea para ganar eficiencia y competitividad.
Hace unos años hablábamos de puertas que se abrían sin contacto, de equipos industriales que permitían detectar defectos en la fruta y en el embalaje, así como de sistemas que informaban sobre la temperatura y la humedad en el transporte. Sin embargo, ¿qué está revolucionando al sector agroalimentario en la actualidad? La respuesta ya está en la boca de todos: la inteligencia artificial.
Todos han oído hablar de ella, pero pocos saben en qué consiste realmente. La inteligencia artificial es la combinación de algoritmos con el objetivo de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano. Una tecnología puede sonar futurista, pero que ya está presente en la gran mayoría de sectores profesionales desde hace algunos años.
En el caso de la agricultura, en producción, se habla de plataformas específicas que, por medio de análisis predictivos, mejoran los rendimientos agrícolas y advierten de impactos ambientales adversos. En la gestión postcosecha se trata de tecnología que permite controlar la producción en los almacenes en un contexto empresarial cada vez más competitivo.
Según se explica en la investigación “Calidad en la Comercialización del Banano Cavendish en su Etapa de Post-Cosecha” del ingeniero en Sistemas y Computación, Brian Nieto, dentro de esta inteligencia artificial existe la llamada visión artificial, que es una rama de la primera dedicada a la captación, procesamiento y memorización de información obtenida a través de imágenes digitales, sea en tiempo real o mediante imágenes previamente capturadas, utilizando los resultados de dichos análisis para desencadenar acciones u otros procesos.
El machine learning, y la mecatrónica tendrán un gran impacto en áreas que incluyen la seguridad, la gestión de recursos, la logística y la eficiencia de la cadena de valor
Además, esta inteligencia artificial también puede permitir, por ejemplo, determinar el estado de maduración de una fruta y estimar su tiempo de vida útil mediante aplicaciones móviles basadas en visión artificial y algoritmos de machine learning.
Ante el imparable desarrollo tecnológico, cada vez más empresas del sector agroalimentario buscan nuevos métodos y mecanismos que mejoren la calidad, cantidad y durabilidad de las frutas y hortalizas. Unos métodos que parecen estar englobados en la robótica y la inteligencia artificial, los cuales, mediante métodos de análisis de datos a través de diferentes sensores, consiguen garantizar la calidad buscada.
La multisensórica es una tecnología basada en equipos dotados con sensores de diferente índole, que permite realizar un análisis más significativo del producto
Tampoco cabe olvidar a la multisensórica, una tecnología basada en equipos dotados con sensores de diferente índole, que permite realizar un análisis más significativo del producto.
Actualmente existen equipos capaces de procesar muchos datos en tiempo real gracias a la inteligencia artificial, mientras que los avances en computación permiten implantar tecnologías a un coste competitivo, accesible para la mayoría de compradores.
Otras tecnologías
A la hora de mecanizar el proceso de postcosecha, existen mejoras en machine learning, y mecatrónica. Estas soluciones tendrán un gran impacto en áreas que incluyen la seguridad, la gestión de recursos, la logística y la eficiencia de la cadena de valor.
Todo el proceso de postcosecha, en el que se incluyen traslado, manipulación, clasificación y tratamiento de productos, así como el embalaje y la gestión de inventario, se encuentra cada vez más automatizado y mecanizado. De esta manera, la agilidad a la hora de desarrollar el trabajo es mucho mayor y el tiempo ganado puede aprovecharse en otras áreas. Además, la mecanización permite a la empresa un mayor control sobre los procesos que se desarrollan dentro de su organización.
Todas estas actividades posibilitan obtener análisis en tiempo real sobre la cantidad y calidad de la cosecha. Además, facilitan la planificación de actividades de tratamiento, clasificación y empaque, e incluso permiten estimar niveles de disponibilidad de producto en el mercado.
El futuro es digital
La FAO explica que el 40% de las pérdidas y desperdicios de alimentos en los países en vías de desarrollo ocurren en la fase postcosecha o en la de elaboración, mientras que en los países algo más desarrollados, este 40% ocurre a nivel de ventas al por menor, es decir, en comerciantes más artesanales. Estas cifras evidencian la necesidad que tiene la sociedad de incluir tecnologías derivadas de la disciplina de inteligencia artificial para mejorar la conservación de los alimentos.
Como bien afirmaba la responsable de Ingeniería y Desarrollo de Multiscan Tecnhologies, Elvira Moreno, en una mesa redonda convocada por Ainia, “la sensórica, y la inteligencia artificial han venido para quedarse”.
Poco a poco, la mecanización y la digitalización del sector primario se va abriendo paso y cada vez son más las empresas que hacen uso de las nuevas tecnologías y la inteligencia digital para conseguir explotar el potencial de sus productos y agilizar el proceso de trabajo. Este tipo de innovaciones permiten que los profesionales de la agricultura se anticipen a los problemas y, en consecuencia, puedan tomar las mejores decisiones y buscar soluciones al respecto. Esto permitirá que los productos lleguen al cliente final con calidad y en condiciones óptimas para su consumo.
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