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Un equipo de investigación de la Universidad de Huelva ha aplicado un sistema «inteligente» para anticipar la producción semanal de cultivos de fresas y otros frutos rojos. Esta herramienta predice la cantidad de kilogramos que generará el agricultor para facilitar su gestión y venta a grandes superficies como los supermercados.
Los expertos aplican a la producción agrícola una herramienta que emplea un modelo híbrido de redes neuronales, es decir, que suma diferentes técnicas de aprendizaje automático para obtener mejores resultados en la predicción de la cantidad de bayas que los pequeños agricultores pueden cosechar a corto plazo.
Normalmente, los agricultores y los supermercados establecen acuerdos comerciales para garantizar el suministro de productos agrícolas. En el caso de las frutas, los comercios suelen estimar una cantidad diaria o semanal en kilogramos que el productor debe proveer.
No obstante, esta depende de cuestiones como el clima, la ubicación geográfica, la aparición de plagas y otros factores que pueden impedir al agricultor cumplir con las cuotas demandadas.
Los investigadores explican que esta herramienta está enfocada a pequeños agricultores específicamente porque su accesibilidad a recursos tecnológicos suele ser más limitada y se enfrentan a desafíos adicionales en comparación a las grandes operaciones agrícolas. Estas cuentan con maquinaria más avanzada, terrenos de cultivo más amplios e infraestructuras actualizadas, entre otras ventajas que no poseen los pequeños productores.
«Al proporcionarles una herramienta de predicción más precisa, se les ayuda a optimizar sus procesos y se les facilita la toma de decisiones, lo que puede tener un impacto significativo en su rentabilidad y sostenibilidad», añade Juan Diego Borrero, investigador de la UHU y creador de este sistema de control de producción de fresas.