Según datos de la cooperativa financiera holandesa Rabobank, un porcentaje inferior al 10% de las frutas producidas a escala mundial son comercializadas internacionalmente, y América Latina es el principal proveedor. Si bien la cifra está en alza, los números podrían ser mucho mejores si se redujeran los porcentajes de pérdida. En la Argentina, según datos del CONICET y de la Universidad Nacional de La Plata (UNLP), se estima que más del 30% de las más de 30 millones de hectáreas cultivadas cada año se desperdicia por distintas razones.
En el Laboratorio de Investigación en Productos Agroindustriales de la Facultad de Ciencias Agrarias y Forestales de la UNLP, identificaron que uno de los mayores problemas radica en la distribución y venta, especialmente a causa de la interrupción de la cadena de frío y problemas de conservación. Los puntos de destino de los embarques de fruta están distribuidos por todos los continentes por lo que, usualmente, la revisión de la mercadería para asegurar su calidad, evitar pérdidas y reclamos, implica un esfuerzo logístico importante, dado que no siempre se dispone de un experto ubicado en tiempo y forma en el lugar en que se recibe.
Frente a esta problemática, el equipo de Inteligencia Artificial Aplicada de nuestro socio Baufest decidió utilizar tecnologías de Computer Vision y automatización de procesos para evaluar el potencial ahorro de costos en recursos y tiempo que podrían tener los exportadores de fruta. Esto permitiría generar ventajas competitivas al resolver problemas en forma automática y capturar oportunidades de negocios relevantes, y al mismo tiempo tener un sistema de medición de calidad objetivo.
El desarrollo realizado permite detectar el estado de los productos en los embarques mediante el uso de Computer Vision que identifica daños o enfermedades de manera automática. El reto entonces es reducir el costo que cada revisión insume, no solamente del experto, sino también el del almacenamiento de la mercadería en el puerto, debido al tiempo que transcurre desde la llegada del cargamento hasta que finalmente se emite el reporte con el resultado de la inspección.
“Contar con una solución de Inteligencia Artificial que automatice estos casos permite un ahorro considerable, tanto de costos como de tiempo, y con un alto retorno de la inversión (ROI, por sus siglas en inglés)”, afirma Soledad Álvarez del Sel, Practice Head de Data & Applied AI, de Baufest.
La solución permite generar informes confiables del porcentaje de daños en frutas, estado de maduración y su causa. El insumo clave para este análisis son cientos de fotografías que entregan datos sobre las características de la morfología y estado de maduración de la fruta que sirve de base para la construcción de dos modelos de Inteligencia Artificial para clasificar el estado de maduración de la fruta y el daño producido por agentes como enfermedades y procesos mecánicos. A estos se suman otros datos como los registros de temperatura, y la duración del viaje.
Pasos a seguir
Los proyectos de IA están centrados en algoritmos que utilizan datos con los que se genera un modelo que habilita la solución que se busca para un negocio. Lo primero que se debe tener en cuenta es qué variables se quieren monitorear sobre la fruta y usualmente lo que se desea generar es algún índice o indicador global del estado general del cargamento, que estará compuesto por distintos aspectos de la mercadería. Es importante trabajar en conjunto entre los equipos técnicos y de negocio para determinar estos factores.
“Una vez definidos se desarrollan los algoritmos de IA que permitan observar específicamente las características establecidas. Aquí la cantidad y calidad de los datos utilizados para el armado del modelo y su tratamiento son fundamentales. El proceso de inferencia o detección de estas características (enfermedades, daños o maduración, entre otros) puede ser ejecutado en cualquier momento del transporte, incluyendo los casos de ingreso y egreso de un contenedor”, indica Álvarez del Sel. “Además, frecuentemente durante el transporte mismo se monitorean variables ambientales (temperatura, humedad, etc.), las que permiten –sumadas a los algoritmos de IA– determinar el estado del cargamento”, agrega.
Un sector con futuro
En la industria frutihortícola, las técnicas de visión artificial o por computadora se han utilizado para determinar diferentes características presentes en frutas, como el estado de maduración (en un rango de diferenciación de siete niveles), y presencia de enfermedades como Antracnosis in situ, un patógeno que debilita la calidad de frutas como la papaya.
Pero las posibilidades que brinda la Inteligencia Artificial son amplias y se extienden a sectores de exportación de mercadería en general. La tecnología es extensible no sólo a otras frutas, sino también a otros productos y está en pleno desarrollo y con un crecimiento exponencial. En particular, América Latina posee un gran desarrollo agroindustrial, y el sector asegurador está automatizando los procesos manuales y usando Inteligencia Artificial con el fin de acompañar el crecimiento del sector.
“En este aspecto, se pueden aplicar múltiples tecnologías de IA incluso combinadas entre sí, y también entre las mismas industrias. Ejemplos de esto son el aseguramiento de terrenos mediante fotografías aéreas, cálculo automático de pólizas de seguros en base al comportamiento del cliente, predicción de rindes futuros en el agro, o estimación de extensión de daños en siniestros, entre otras”, concluye Álvarez del Sel.
