La Produce Marketing Association (PMA) realizó un análisis sobre las tendencias tecnológicas del sector de frutas y hortalizas, el que arrojó que la inteligencia artificial se ha manifestado con mayor fuerza en cuatro sectores de la industria.

La asociación indicó que el sector hortofrutícola no ha estado ajeno a esta realidad, la que combina la computación con “grandes cantidades de datos” para determinar patrones en que se basan los sistemas inteligentes.

De esta forma, PMA sostiene que la inteligencia artificial se ha manifestado en cuatro áreas de la hortofruticultura.

Uno de ellos es el diagnóstico en el desempeño de los equipos utilizados para el cultivo, cosecha y procesamiento de frutas y verduras, considerado uno de los mayores costos comerciales cuando se presentan fallas y las operaciones quedan detenidas.

Respecto a eso, PMA indicó que hay empresas que están trabajando en el entrenamiento de computadores que pueden detectar cambios en sonidos, vibraciones, emisiones de calor u otro tipo de indicadores que permitirían evitar el fallo de una máquina, reduciendo los costos de operación y los tiempos de interrupción.

"En el año 2018 se lograron grandes avances en la predicción de fallas de sistema, permitiendo que las estrategias de mantenimiento evolucionen más allá de tratar o prevenir problemas en los quipos para obtener el máximo de vida útil antes de agendar una mantención", comentó Bob Whitaker, Ph. D. y Oficial en Jefe de Ciencia y Tecnología de PMA.

Whitaker indicó que año a año aumentan los intentos por incorporar aprendizaje virtual a aplicaciones industriales automatizadas y robóticas, “lo cual mejorará significativamente la eficiencia de los sistemas en procesos como la determinación de velocidades de operación y las condiciones de operación óptimas, reduciendo de esta forma el tiempo de inactividad”.

Por otra parte, la asociación identificó también la gestión de luz y nutrientes para optimizar la cosecha en plantaciones interiores, ya que a través de sensores instalados en plantaciones se pueden entender variables que afectan el desarrollo de un cultivo, permitiendo modificarlos para obtener un mejor desempeño.

Así el sistema aprende cuáles son los mejores indicadores en cuanto a luz y nutrientes necesarios, de modo de aplicarlos en la siguiente temporada.

Otro de los elementos es la mejora en los niveles de producción y eficiencia de los procesos, de modo de considerar el consumo real de ciertos productos frescos, reduciendo la cantidad de alimentos que se desperdician.

PMA indicó que se está desarrollando una máquina clasificadora – basada en diferentes sensores – que permite ver los alimentos de la misma forma que lo hacen los consumidores, permitiendo a empacados y procesadores canalizar los diferentes productos a ciertos mercados en función de su calidad.

En tanto, se determinó que con el uso de inteligencia artificial se puede llevar a cabo una mejor capacitación a trabajadores, como también hacer una mejor gestión.

Esto a través de los sistemas de reconocimiento de voz, permitiendo realizar tareas de forma más rápida, incluyendo beneficios relacionados a la seguridad alimentaria al eliminar puntos de contacto de elementos contaminantes.

Whitaker sostuvo que “basta ver el notable cambio experimentado por Google Translate comparado a 3 o 5 años atrás, según el análisis de PMA. En una industria global dominado por el inglés, español y unos pocos idiomas más, el software de traducción puede usarse para mejorar la comunicación y aumentar la eficiencia y productividad de los empleados, además de acelerar el ritmo de los negocios”.

Por su parte, Andrés Rodríguez, representante de PMA en China aclaró que “esto es solo una muestra de los muchos adelantos tecnológicos que están apareciendo en la industria agrícola actual”.

Además, agregó que la asociación ha puesto sobre la mesa este tipo de avances, como, por ejemplo, las herramientas para la detección de contaminantes en tiempo real; aeronaves y drones que mapean áreas agrícolas; robótica; cosecha mecanizada; y software para el monitoreo y trazabilidad de huertos.

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