Aunque la visión artificial no es una tecnología reciente, los avances basados en captación 3D traen al escenario industrial un nuevo kit de posibilidades orientadas a la versatilidad, adaptabilidad y la operatividad colaborativa digna del modelo inteligente 4.0.
La base de esta rama de la visión artificial busca llevar las mismas funciones de visión 2D a nuevas y más exigentes aplicaciones.
Abordaremos la diferencia entre la visión 3D de los modelos convencionales y las grandes ventajas que traen a nivel operativo.
Explorando conceptos
“Herramientas tecnológicas” puede significar muchas cosas, pero en vista de la digitalización sin precedentes que se ha vivido en los últimos años y una transformación constante hacia el modelo productivo 4.0 en el ámbito industrial hay ciertas tecnologías que destacan por sus beneficios sobre las demás.
Repasemos algunos conceptos base antes de analizar sus aplicaciones.
Big Data
El big data engloba a toda la tecnología capaz procesar cantidades masivas de datos y transfórmalos en información útil mediante la identificación de correlación ente variables, que serian imposibles de detectar de otra manera. Esto va más allá de las bases de datos convencionales y los sistemas de gestión de archivos.
Predecir los efectos del clima en la producción de alimentos, qué artículos nuevos se venderán más, que impulsa a los clientes a ir por determinadas rutas… todo esto y más es posible gracias al uso de big data.
Analizando millones de datos y variables se pueden crear simulaciones bastante cercanas a la realidad, que se traducen en una clara ventaja competitiva.
Visión Artificial
La visión artificial hace referencia a la tecnología que dota 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.
Ya que las maquinas terminan siendo más eficientes, con tiempos de respuesta mínimos, nulos márgenes de error y capacidades superiores en la detección de defectos, esta tecnología hace posible la automatización en cualquier proceso.
Machine learning, deep learning y IoT
Tecnologías como el machine learning y el Deep learning hace referencia a los sistemas basados en algoritmos de redes neuronales o ecuaciones evolutivas, presentes en inteligencias artificiales, que dicho de una manera simple dotan a la tecnología de la capacidad de aprender según la experiencia adquirida a través de los datos históricos.
En pocas palabras, hablamos de equipos tecnológicos que aprenden de sus propias acciones y resultados, así como de las actividades hechas por los humanos, haciendo posible el desempeño de una tarea en particular.
Además, también pueden compartir información y comunicarse en conjunto con otros equipos tecnológicos gracias al IoT se vuelve base teórica para la construcción de fábricas interconectadas y máximamente eficientes.
Aplicaciones del Big Data/Deep Learning en los procesos agroalimentarios
Existen grandes aplicaciones para el big data y la inteligencia artificial dentro del sector agroalimentario, de hecho, forma parte de la estructura gestión de las marcas de vanguardia. Entre muchas otras cosas, estas herramientas pueden:
Predecir el comportamiento del consumidor:
El análisis de datos masivos de consumo permite predecir el comportamiento del cliente ante la entrada de determinados productos, lo que ayuda a proyectar con grandes niveles de exactitud la rentabilidad de las cosechas o el impacto en los cambios de la presentación del producto ante el cliente.
Esta información elimina en gran medida la incertidumbre y permite basar los ciclos productivos en datos confiables.
Detectar oportunidades ocultas:
El análisis de comportamiento, condiciones climáticas, suelo, especímenes y demás variables permite a los sistemas de big data vislumbrar oportunidades únicas. Las empresas agroalimentarias las utilizan para planificar la producción anual.
Estudiar ciclos de cosecha y crear simulaciones:
Conociendo las condiciones iniciales del suelo, el presupuesto, la accesibilidad de los químicos, los datos genéticos de los especímenes y más, es posible crear simulaciones bastante acertadas con el resultado potencial de las cosechas y la aceptación de ellas en el mercado.
Esto permite crear simulaciones instantáneas que ayuden a planificar los ciclos óptimos de producción o posibles cambios en la distribución, antes de que pase.
Aplicaciones de la visión artificial en los procesos agroalimentarios
La visión artificial es uno de los más grandes aliados del sector alimenticio, con ella, es posible automatizar por completo el control de calidad de los alimentos durante todo el proceso productivo de ser necesario. Esto trae consigo útiles aplicaciones como, por ejemplo:
Supervisión de campos
La implementación de visión artificial permite evaluar prácticamente cualquier característica de las cosechas. Por ejemplo, si los productos están creciendo de manera óptima según el tiempo del cultivo, si poseen anomalías en las hojas que sugieran la presencia de plagas, detectar en nivel de madurez ideal para cosechar o reconocer malas hiervas con precisión absoluta.
Tratamiento homogéneo de productos
Aplicando inteligencia artificial es posible homogeneizar el tratamiento de los productos alimenticios. En los campos de cultivo esto significa la aplicación de abonos y pesticidas en cantidades exactamente iguales, regados parejos de la tierra y más.
Análisis preciso de productos pequeños
Haciendo uso de la visión artificial es posible incorporar cámaras dentro de los procesos posteriores a la cosecha para determinar si productos pequeños como los granos tienen alguna inconsistencia, si las frutas tienen el tamaño adecuado o los alimentos disecados como las nueces se encuentran en partes enteras y en proporciones iguales dentro de las bolsas.
Detección de intrusos
Dentro de la línea de empaque, transporte e higienización de los productos alimenticios, las cámaras con redes neuronales integradas pueden detectar posibles infiltrados dentro de la línea de producción, como una piedra que ha caído dentro del transporte de granos por error. Lo mismo para cualquier producto.
Control de calidad
Dentro del proceso productivo, previo al despacho y comercialización del producto, los sistemas de visión artificial pueden detectar hasta el más mínimo desvió de los estándares de calidad y sacarlos inmediatamente de la cadena de producción.
Esto incluye el tratamiento microscópico, como la detección de parásitos en la industria pescadera y asociados al marisco.
3 Ventajas del big data y la vision artificial en los procesos agroalimentarios
Puntualicemos algunas de las más grandes ventajas de aplicar herramientas tecnológicas dentro del sector agroalimentario:
Reducción de costes
La automatización de los procesos de control de calidad trae consigo reducción de costes operativos, de personal, por optimización de rutas de distribución, control de inventarios y disminución de productos defectuosos. Esto de traduce en una mayor rentabilidad.
Considerable reducción de manipulación de alimentos
El sector alimenticio depende casi en su totalidad del control de calidad, ya que hay temas de salud asociados que son de principal interés para el consumidor, de los cuales depende el prestigio de cualquier marca.
Disminuyendo la cantidad de operadores en el área de control de calidad, a la vez que se aumenta la eficiencia, se asegura la salubridad del producto y se disminuyen las posibles pérdidas por error humano.
Mejora en la toma de decisiones
Al contar con trazabilidad en los productos, control de información y análisis de big data se pueden tomar decisiones basadas en información precisa, que incentiva la toma de decisiones acertada, gracias a los modelos de predicción de comportamiento y optimización de actividades.
Conclusiones
El sector alimentario no solo crece en demanda día con día, si no que a este se le imprimen estándares de calidad muy altos que no deben sacrificarse bajo ningún concepto. Las herramientas tecnológicas son entonces una de las mejores alternativas que existen para conciliar estas dos realidades en conflicto.
Para los productores en cualquier nivel, el uso de visión artificial y big data puede ser ese factor diferenciador que les permita crecer en el mercado y asegurarles un puesto en la industria productiva del mañana.
Conseguir rentabilidad máxima y optimizar los procesos agroalimentarios con tecnología ya no es un sueño, en una realidad que está transformando la industria.
