Las herramientas de IA ayudan a los agricultores a prever cuándo está lista la fruta para la cosecha

Las herramientas de IA ayudan a algunos productores de fruta a calcular cuándo estarán listas sus cosechas para la recolección, pero sus previsiones dependen de datos específicos de cada finca y aún no constituyen una solución completa.

Okanagan Specialty Fruits, que tiene más de 1.250 acres de huertos de manzanos en el estado de Washington, está probando cámaras de la empresa canadiense Vivid Machines montadas en tractores. El sistema usa IA para identificar brotes, flores y frutos, y después ofrece estimaciones de cosecha y fechas de recolección. Joel Carter, representante de la empresa, afirma que puede detectar brotes florales muy pequeños y que la precisión de las previsiones depende de la calidad de los datos históricos de cada finca. Según Carter, las manzanas Granny Smith tienen un periodo de cosecha de unas tres semanas, mientras que algunas bayas solo disponen de unos pocos días.

FruitCast, con sede en el Reino Unido, hace previsiones para fresas, frambuesas, moras, arándanos y tomates a partir de imágenes captadas con drones, teléfonos inteligentes o cámaras instaladas en vehículos agrícolas. Su cofundador Raymond Martin afirma que estas herramientas ayudan a evaluar cultivos en fincas extensas. FruitCast dice que sus previsiones quedan dentro de un margen del 10 % del volumen realmente recolectado con una semana de antelación y del 17 % con tres semanas, y que garantiza un error inferior al 20 %.

Neill Finlayson, director de operaciones de Angus Soft Fruits, dijo que la tecnología de previsión ha avanzado, pero que el sector aún está lejos de contar con un sistema plenamente integrado. Los investigadores también estudian las ondas milimétricas para detectar la madurez de la fruta. Yasaman Ghasempour y sus estudiantes de Princeton University han desarrollado un detector que podrían usar productores o compradores.

La adopción sigue siendo un reto. Jing Zhang, de North Carolina State University, dijo que los productores deben decidir si merece la pena invertir en nuevas tecnologías.