Inteligencia Artificial

Tecnologías y herramientas aplicadas al sector agroalimentario

By septiembre 3, 2020 septiembre 11th, 2020 No Comments

Ahorro de costes, mayor rendimiento de cosechas, productos de mayor calidad, más seguros o maquinaria en mejores condiciones. Estos son sólo algunos de los beneficios que se consiguen con el uso de recursos digitales dentro de la industria agroalimentaria. ¿Cuáles son y cómo funcionan? 

Tecnologías y herramientas aplicadas al sector agroalimentarioLas nuevas herramientas digitalizadoras han traído consigo ventajas enormes para el sector agroalimentario. De hecho, de ellas pueden beneficiarse desde los agricultores, hasta las industrias que procesan y distribuyen alimentos, y, por supuesto, el consumidor final.

Con el tratamiento avanzado y automatizado de datos, las empresas agroalimentarias se sentirán más seguras frente a las incertidumbres tan características de un sector que depende en gran medida de las fluctuaciones del mercado y de factores difícilmente previsibles a largo plazo, como los meteorológicos.

Como veremos a continuación, tecnologías como la inteligencia artificial e internet de las cosas – entre otras -, ayudarán a controlar parámetros de calidad, consumo de recursos y aspectos relacionados con la salubridad, por mencionar algunos.

Tecnologías más relevantes para el sector agroalimentario

La digitalización agroalimentaria, surge a raíz de la aplicación de tecnologías disruptivas que han supuesto un cambio en la forma de trabajar de un sector que, por norma general, solía ser muy tradicional a la hora de afrontar su trabajo. De estas tecnologías podemos destacar:

  • Internet de las cosas (IoT).
  • Machine learning y deep learning.
  • Big Data.
  • Visión por computador.

Internet de las cosas (IoT)

Se basa en la creación de una red de sensores que se comunican entre sí y con un sistema centralizado, de forma que aportan un flujo continuo de información útil. 

Estos sensores pueden distribuirse bien en un cultivo, en una planta de producción o envasado, o en el medio de transporte en el que se traslade el producto. Su finalidad variará en función de los ítems que decidamos medir (temperatura, humedad, posición geográfica, etc).

Machine learning y deep learning

Una vez que dispongamos de una cantidad de datos que consideremos válida para su análisis, tendremos que contar con herramientas para su tratamiento. De esta forma, podremos extraer todo el valor que contienen.

Con machine learning, se hace uso de algoritmos que permiten predecir resultados futuros en función de los datos históricos y de los que el sistema va recibiendo. Estos algoritmos, que son funciones matemáticas avanzadas, se irán reajustando conforme se vayan nutriendo de más datos, de manera que el sistema vaya aprendiendo automáticamente.

En el caso de deep learning, podemos decir que éste es una parte concreta de machine learning que hace uso de redes neuronales, conteniendo cada una de estas una serie de nodos dispuestos en capas. Cada nodo tiene funciones específicas de peso que deciden qué acción realizar para el dato suministrado.

Big data

El big data es capaz de analizar ingentes cantidades de datos. En algunos proyectos de inteligencia artificial, aunque no en todos, se usan estas técnicas de big data para ayudar a definir las correlaciones entre variables a analizar.

Visión por computador

Visión por computador, visión por ordenador o visión artificial, son los nombres que usualmente se le da a esta tecnología. Básicamente, consiste en que los sistemas de inteligencia artificial, la mayoría de ellos algoritmos de deep learning, puedan extraer información a través de imágenes.

En estos casos, el entrenamiento de las máquinas puede realizarse, o bien nutriéndolas de imágenes previamente etiquetadas (aprendizaje supervisado), o bien aportándoles imágenes carentes de etiquetas ni ningún tipo de clasificación (aprendizaje no supervisado).

Sea cual sea la técnica empleada, las cámaras necesarias para aplicar la visión por computador no tienen que ser dispositivos especializados, sino que cámaras “normales” pueden servir para su implementación.

Herramientas aplicadas al sector agroalimentarioPrincipales aplicaciones tecnológicas

Estas tecnologías pueden emplearse ampliamente en las tareas agroalimentarias. Destacamos las siguientes:

  • Gemelo digital.
  • Automatización de procesos.
  • Predicción de resultados.
  • Mantenimiento predictivo.
  • Control de calidad y seguridad alimentaria.
  • Ahorro energético.
  • Cosechas.
  • Control de plagas.

Gemelo digital

Los gemelos digitales son prácticamente réplicas virtuales de fábricas, líneas de producción,zonas de cultivo, equipos, componentes de una máquina o, incluso, del propio producto a fabricar. Se construyen a partir de los datos del “objeto” a replicar, mediante modelos matemáticos avanzados.

Con esta versión digital dispondremos de un simulador avanzado que permitirá prever resultados en función de las condiciones que queramos establecer. De esta manera podemos, por ejemplo, ver si la adquisición de cierta maquinaría resultará rentable o comprobar las condiciones óptimas de funcionamiento de un dispositivo en particular.

Automatización de procesos

El sector agroalimentario tradicionalmente se ha caracterizado por las tareas manuales, muchas de ellas repetitivas. Con la llegada de soluciones digitales, estas labores se han ido automatizando progresivamente, existiendo dispositivos robóticos que se encargan de tareas como cosechar, envasar productos o revisar que estos cumplen con ciertos requisitos de calidad.

Al contrario de lo que se pueda pensar, esta automatización no tiene que suponer la reducción de puestos de trabajo, sino que, mediante la formación adecuada, las personas que antes desempeñaban estas labores podrán dedicarse a acciones que realmente aporten valor a la cadena de producción.

Predicción de resultados

La inteligencia artificial correctamente empleada se asemeja a una especie de ventana con vistas al futuro. Con machine learning, podremos conocer con suficiente antelación situaciones. Por ejemplo, saber cuándo habrá picos y valles de demanda, o qué resultados de negocio obtendré a final de temporada.

Disponer de esta información de manera adelantada, nos permitirá ser proactivos, y por tanto poder tomar decisiones estratégicas clave para reducir costes en relación a esfuerzos, producción y tiempo – lo que se traduce en incremento de beneficios -.

Actuar proactivamente, sabiendo en qué cultivo centrar los esfuerzos, o la cantidad de producto a sembrar, nos permitirá por ejemplo minimizar los efectos negativos del exceso de producción.

 

Mantenimiento predictivo

El cuidado de la maquinaria es esencial para evitar paradas en la producción, alargar la vida de los dispositivos y reducir los productos defectuosos. 

De esta forma, no sólo evitaremos retrasos a la hora de entregar un producto, sino que impediremos su deterioro, ya sea dentro de una planta de tratamiento o en el propio cultivo, frente a la imposibilidad de recoger un producto perecedero.

Para evitar estas situaciones, la inteligencia artificial es capaz de identificar futuros fallos en los sistemas, de manera que se interviene sobre ellos antes de que estos salgan a la luz. Unas intervenciones que se pueden planificar para que afecten lo menos posible a la actividad habitual.

Control de calidad y seguridad alimentaria

Las nuevas tecnologías hacen que, la revisión de parámetros de calidad de los productos alimenticios, se agilice en gran medida. Hay que ser especialmente cuidadosos con los productos alimenticios, puesto que pueden ser el foco de grandes problemas de salud pública.

El aspecto sanitario no es el único, sino que también entra en juego el factor estético. Con la aplicación de la visión por ordenador, se podrán detectar defectos en los productos, así como su clasificación en función de características como color o tamaño. 

De forma que, por ejemplo, un tomate maduro se envíe a una planta de producción de salsa y otro más verde tenga como destino su venta directa.

Ahorro energético

Son muchas las fábricas dedicadas al tratamiento de productos agroalimentarios, que hacen uso de dispositivos como hornos o cámaras de refrigeración, además de todo tipo de sistemas mecánicos. Su funcionamiento continuo conlleva un importante gasto energético, que debemos gestionar lo mejor posible para evitar costes innecesarios a nivel monetario y medioambiental.

La aplicación de la inteligencia artificial permite predecir la energía y el tiempo necesario para alcanzar cierta temperatura. Esto nos da pie a definir regímenes de trabajo optimizados, ahorrando una importante cantidad de energía y de dinero. 

Cosechas

Uno de los puntos más importantes que determinan el éxito de un cultivo es saber escoger el momento de su recogida. De esta forma, desecharemos la menor cantidad posible de producto, llegando éste en las mejores condiciones a los consumidores. Así, a un mayor rendimiento le añadimos una imagen de producto de calidad de cara al público.

Para conocer el punto óptimo de recogida, podemos medir continuamente variables como la cantidad de agua del producto, así como aspectos como su color gracias a la visión artificial y a sensores IoT.

Además, gracias a la capacidad predictiva de la inteligencia artificial, se puede prever la cantidad de producto a recoger, con lo que podemos ajustar la cantidad de mano de obra necesaria, maquinaria y capacidad de almacenamiento.

Control de plagas

Dentro de la aplicación de herramientas tecnológicas dentro de los propios cultivos, podemos hacer mención de cómo estas también son un fuerte aliado para controlar las plagas que pueden mermarlos en gran medida.

De esta forma, podremos observar si un cultivo está siendo seriamente afectado por una plaga, pudiendo tomar decisiones como emplear un pesticida, adelantar la cosecha o renunciar a la misma, dejando de invertir recursos en un producto que está prácticamente condenado. Esta tecnología también puede ser interesante para las empresas que se dedican a investigar la efectividad de pesticidas in situ.

A lo largo de este recorrido por las principales aplicaciones de la transformación digital del sector agroalimentario, hemos sido conscientes de cómo ha evolucionado un sector con una alta carga tradicional, consiguiendo notables mejoras en sus resultados de negocio.

Además de la evolución, vemos cómo la tecnología puede mejorar los beneficios de la empresa, mejorar la calidad de los productos, ser más eficientes en tiempos y productividad, ser más amigables con el medio ambiente, y ofrecer un producto que el cliente solo pueda tachar de impecable.

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