La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en aliada crucial para el sector agrícola, específicamente en la producción de frutos. Un ejemplo de esto es lo que está desarrollando el Ingeniero Civil Electrónico y Doctor en Ciencias de la Ingeniería de la Universidad del Bío-Bío (UBB), Cristhian Aguilera, con un innovador proyecto denominado “Caracterización del proceso de cultivo de arándanos por medio de análisis de imágenes multiespectrales 3D y técnicas de aprendizaje profundo”, que busca transformar el monitoreo y la gestión de cultivos, a través de la aplicación de tecnologías avanzadas con drones.
Chile es uno de los mayores exportadores de arándanos a mercados de consumo como Estados Unidos, China, Australia y Europa, ya que es una fruta con propiedades antioxidantes altamente demandada, por lo que debe llegar madura y en buenas condiciones.
Es acá donde Aguilera dirigió su investigación y manifestó que “es un proyecto que apunta a tener un seguimiento y caracterización de los arándanos permanente, con entrega de información clave respecto del estado de madurez de los arándanos y apoyara a los procesos de planificación logística de la cosecha”.
El sistema funciona a través de imágenes capturadas por medio de un dron que recorre los cultivos en forma periódica, registrando desde la identificación inicial, hasta la maduración del fruto, con análisis de cada etapa del crecimiento, lo que genera una información que se entrega en línea a la persona responsable, a través de una aplicación que ayuda a conocer el estado del arándano y determinar el punto óptimo para la cosecha final.
El docente de la UBB, dijo que “la información entregada por los sensores del dron en los cultivos de arándanos, además de la inspección visual del crecimiento y la estimación en producción, pueden alertar sobre posibles plagas o aspectos climáticos, como las heladas que pueden dañar el tejido floral de la fruta”.
Agregó que “esta iniciativa busca establecer sistemas de visión inteligentes que permitan a las cámaras capturar su entorno de manera multidimensional y multiespectral, tomando decisiones autónomas avanzadas, similar a la capacidad de un humano experto en la materia”.
La entrega constante de datos al sistema se presenta como un proceso de entrenamiento continuo para la IA, con mejoras progresivas. Esta práctica asegura que los dispositivos sean capaces de ejecutar modelos de manera fluida, sin problemas de rutinas de trabajo habituales, manteniendo un margen de operación confiable y eficiente.
Para el Decano de la Facultad de Ingeniería de la UBB, Patricio Álvarez, este tipo de proyectos
permite transferir las capacidades de la Inteligencia Artificial directamente a una industria donde existen brechas de competitividad que pueden ser abordadas por medio de la innovación y el uso de la tecnología. “En esto radica nuestra oportunidad para que por medio del conocimiento que hemos desarrollado durante años, podamos agregar valor y competitividad a los procesos productivos de nuestras regiones”.
Esta iniciativa marca un hito para la UBB en la integración de la tecnología para mejorar la productividad agrícola, posicionando a la inteligencia artificial, como una herramienta indispensable en el camino hacia la agricultura inteligente.
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