La aplicación de herramientas tecnológicas en la industria agroalimentaria como el big data y la visión artificial tiene repercusiones muy positivas tanto para las industrias como para los consumidores finales.
Alimentos de mayor calidad, procesos eficientes, rendimiento óptimo del cultivo, prevención de enfermedades de la planta, control de plagas y mucho más.
Pero, ¿en qué consisten estas herramientas exactamente?
Visión artificial
La visión artificial consiste en dotar a los sistemas computarizados y robóticos de la capacidad de ver y comprender su entorno para hacerlos más eficientes en el desarrollo de sus actividades.
Como resultado, las maquinas son más eficientes, con tiempos de respuesta mínimos, márgenes de error muy pequeños y una mayor capacidad para la detección de defectos.
La visión artificial en los procesos agroalimentarios
La visión artificial permite automatizar por completo el control de calidad de los alimentos durante todo el proceso productivo.
Estas son sus aplicaciones más comunes:
Tratamiento homogéneo de productos
Aplicando inteligencia artificial es posible homogeneizar el tratamiento de los alimentos. Por ejemplo, en la aplicación de abonos y pesticidas en cantidades exactamente iguales o en regados parejos de la tierra.
Supervisión de campos
La visión artificial permite evaluar prácticamente cualquier característica de las cosechas. Pudiendo así, comprobar si los productos están creciendo de manera óptima o si sufren anomalías que sugieran la presencia de plagas, así como detectar en nivel de madurez ideal del fruto.
Análisis preciso de productos de tamaño pequeño
A través de la visión artificial es posible incorporar pequeñas cámaras dentro de los procesos posteriores para determinar si los productos pequeños tienen alguna inconsistencia o si tienen el tamaño adecuado.
Detección de materiales infiltrados
Las cámaras con redes neuronales integradas dentro de la línea de empaque, transporte e higienización pueden detectar posibles materiales infiltrados en la línea de producción. Por ejemplo, una piedra que ha caído por error.
Control de calidad
Durante el control de calidad, los sistemas de visión artificial pueden detectar hasta el más mínimo desvió de los estándares de calidad. Esto sirve para sacar los productos que presenten esa desviación inmediatamente de la cadena de producción.
Big Data
El big data hace referencia a la tecnología capaz procesar cantidades masivas de datos y transfórmalos en información útil mediante la correlación ente variables.
El big data en los procesos agroalimentarios
A través del análisis de millones de datos y variables se pueden crear simulaciones bastante cercanas a la realidad, que se traducen en una clara ventaja competitiva para las industrias del sector agroalimentario.
Predecir el comportamiento del consumidor
El análisis de datos masivos de consumo permite predecir el comportamiento del consumidor ante el lanzamiento de nuevos productos, lo que ayuda a crear análisis sobre la rentabilidad de gran exactitud.
Esta información elimina en gran medida la incertidumbre y permite basar la producción en información fiable.
Detectar oportunidades
Las empresas agroalimentarias planifican su producción anual en función a análisis que estudian variables como comportamiento, condiciones climáticas, suelo…
Crear simulaciones basadas en estudios
Es posible crear simulaciones de resultados bastante acertadas conociendo las condiciones iniciales. Las del suelo, el presupuesto, la accesibilidad de los químicos, los datos genéticos de los especímenes y más información que ofrecen los sistemas de big data. Esto permite crear simulaciones que ayuden a planificar los ciclos óptimos de producción o posibles cambios en la distribución.
En conclusión, gracias a las herramientas tecnológicas en la industria agroalimentaria y a la tecnología agrícola el sector hortofrutícola es cada vez más eficiente, de mayor calidad y mucho más sostenible.
