La producción de fresas en la industria agrícola en entornos controlados está preparada para un cambio transformador gracias a los avances en inteligencia artificial. 

Como una de las frutas más populares a nivel mundial, las fresas presentan desafíos únicos para los productores comerciales. Entre los más importantes se encuentra la capacidad de producir consistentemente rendimientos lo suficientemente altos como para ser rentables.

Las razones clave que contribuyen a este desafío incluyen:

• La fluctuación de los precios de las fresas dificulta a los productores predecir la rentabilidad.
• La escasez de mano de obra, especialmente para la cosecha, puede afectar el rendimiento y la rentabilidad.
• Las inconsistencias en temperatura, humedad o luz pueden reducir el rendimiento.
• El manejo de plagas y enfermedades puede ser costoso y llevar mucho tiempo.
• Las fresas deben llegar al mercado aún frescas.
• La producción requiere importantes recursos.

La industria de productos frescos, incluidos los productores de fresas, tiene dificultades para predecir la vida útil. Según OneThird, una empresa de tecnología holandesa, los minoristas suelen perder entre el 10% y el 40% de sus ganancias al tener que desechar frutas y verduras, incluidas las fresas. 

Esto provoca pérdidas económicas y tiene importantes costes medioambientales, como un consumo excesivo de agua dulce y emisiones de CO2.

La escasez de recolectores de fruta ha provocado un mayor interés en soluciones automatizadas, como los robots recolectores de cultivos. Por ejemplo, un robot cosechador de fresas desarrollado por Organifarms, llamado BERRY, utiliza un software de reconocimiento de imágenes para determinar qué frutas están listas para la cosecha.

BERRY puede evaluar la madurez, el tamaño, la forma y la presencia de defectos en cada fresa. Además de recoger fresas, el robot también las coloca en contenedores. Un sistema de equilibrio integrado garantiza que cada uno se llene correctamente.

El papel de la IA para superar los desafíos del cultivo de fresas

La IA sigue ayudando a remodelar la producción de fresas en entornos controlados. Investigadores de Taiwán han utilizado la IA para optimizar las condiciones de cultivo de las fresas blancas, lo que ha dado como resultado que las tasas de pérdida caigan del 70% al 20%. Esto muestra el potencial de la IA para mejorar el rendimiento y la sostenibilidad de los cultivos. 

Las competiciones en China también han puesto de relieve la eficacia de la IA, con nuevas empresas compitiendo frente a agricultores experimentados para demostrar sus capacidades para mejorar el crecimiento de las fresas.

Un ejemplo es el Concurso de Agricultura Inteligente Duo Duo en 2020. Organizado por Pinduoduo y la Universidad Agrícola de China, el concurso se llevó a cabo en colaboración con la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación. El rendimiento, el sabor y la rentabilidad fueron el foco principal.

Los equipos de IA registraron una tasa de crecimiento un 175% mayor en la producción de fresas en comparación con los métodos tradicionales. Esto se logró aprovechando algoritmos de IA para controlar el crecimiento, lo que demuestra el impacto que la IA puede tener en la eficiencia y la productividad. 

La competencia también destacó el potencial de un acceso más temprano al mercado para las fresas, lo que podría resultar en ventajas de precios.

Estos avances en el cultivo de fresas en China subrayan el papel que puede desempeñar la IA en la modernización de la agricultura. Proporcionan conocimientos y estrategias que los productores pueden adaptar para mejorar la producción y la sostenibilidad de los alimentos.

Además de las condiciones de crecimiento, optimizar tanto el clima como la zona de las raíces de las plantas también es crucial para una producción de fresas de calidad y alto rendimiento. El manejo de la zona de raíces incluye factores como el contenido de humedad, el oxígeno disuelto, la concentración de nutrientes y la temperatura.

El Dr. Youbin Zheng, profesor de horticultura ambiental de la Universidad de Guelph, explica que casi toda la producción de plantas en ambientes controlados se basa en aportaciones humanas, como la experiencia y el tiempo disponible para gestionar el clima y la zona de las raíces. Por lo tanto, en sistemas de producción intensivos en ambientes controlados, el clima y la zona radicular a menudo están lejos de estar optimizados.

"La IA se puede utilizar para controlar el sistema climático y la fertirrigación automáticamente, con una gestión precisa de los datos ascendentes, intermedios y descendentes", dijo Zheng. "Los datos en tiempo real de los conjuntos de sensores en los invernaderos de bayas permiten la integración intuitiva de la IA en las operaciones de los invernaderos, lo que ayuda a los productores a tomar decisiones de gestión de cultivos más lógicas, específicas del sitio y basadas en datos".

Naturalmente, dado que la producción de fresas en entornos controlados sigue siendo un sector emergente, el uso de la IA en el campo es igualmente nuevo. Para que la IA sea eficaz, la recopilación de datos es esencial para aplicaciones futuras. 

Por ejemplo, Zheng señala la necesidad de datos científicos para prevenir afecciones como la quemadura de la punta de la fresa. Esto es especialmente necesario porque el problema no aparece de inmediato. Más bien, se desarrolla con el tiempo debido a las condiciones ambientales. 

"Sin datos, la IA no puede evitar de forma preventiva estas condiciones dañinas, que afectan la salud y el rendimiento de las plantas", añadió Zheng.

El Dr. Chieri Kubota, profesor del Departamento de Horticultura y Ciencias de los Cultivos y director del Centro de Agricultura de Ambiente Controlado de Ohio en la Universidad Estatal de Ohio, está de acuerdo en que se necesitan más datos antes de que los productores puedan integrar completamente la IA en la producción de fresas.

"Los datos y el conocimiento sobre el crecimiento y desarrollo de la fresa en entornos controlados son todavía limitados y, por lo tanto, las aplicaciones de la IA también lo son", afirmó. 

Además de los datos, señala que se necesitan más conocimientos fisiológicos, en particular sobre las respuestas de las plantas a las condiciones ambientales.

En línea con las observaciones de Kubota, un aspecto que requiere atención es la falta de conocimiento sobre las respuestas de las fresas a variables ambientales como la luz y la temperatura. Estos factores son críticos debido a la sensibilidad del cultivo. 

En particular, diferentes cultivares de fresa exhiben diferentes respuestas de floración, donde la luz y la temperatura son influencias significativas. Esta especificidad en la respuesta es importante, dice MS Karla García, especialista en servicio técnico y consultora de Hort Americas, porque la producción de fresas en invernadero es un área de enfoque relativamente nueva. 

"La mayoría de los cultivares de fresa han sido estudiados y clasificados en función de su desempeño en condiciones de campo", dijo. "Por lo tanto, existe una necesidad apremiante de realizar investigaciones específicas sobre cultivares para comprender y gestionar eficazmente cada tipo en entornos controlados".

Actualmente, el equipo de Kubota en OSU está colaborando con Koidra, un actor clave en la agricultura impulsada por la IA, para explorar formas innovadoras de optimizar el crecimiento de las plantas. Su objetivo incluye comprender las respuestas de las plantas a diversos factores ambientales e integrar este conocimiento en algoritmos de IA. 

Esta colaboración tiene como objetivo cerrar la brecha entre las prácticas agrícolas actuales y las aplicaciones avanzadas de IA, allanando el camino para una producción más eficiente y sostenible. 

El papel de Koidra en el desafío de la innovación local

Koidra también busca lograr avances significativos en la producción de fresas a través del Homegrown Innovation Challenge. El desafío tiene como objetivo extender la temporada de cultivo de bayas en Canadá, abordar la dependencia del país de productos frescos importados y mejorar la seguridad alimentaria. 

El proyecto de Koidra, "Sistema de entorno autónomo controlado para la producción de bayas durante todo el año", se está llevando a cabo en colaboración con el Dr. Youbin Zheng y el Dr. Xiuming Hao de Agricultura y Agroalimentación de Canadá.

"Al utilizar tecnología avanzada de inteligencia artificial, nuestro objetivo no es solo mejorar los rendimientos", dijo el director ejecutivo de Koidra, Kenneth Tran. “Buscamos aprovechar nuestro éxito en proyectos anteriores para definir mejor lo que es posible en la agricultura en ambiente controlado. Con las fresas, nos esforzamos por lograr una mayor eficiencia, sostenibilidad y rentabilidad". 

Las soluciones de inteligencia artificial de Koidra refinan y optimizan los parámetros ambientales en los invernaderos, como la temperatura y los niveles de CO2, garantizando condiciones de crecimiento ideales. Esto aumenta el rendimiento y al mismo tiempo mejora la eficiencia de los recursos, lo que hace que el proceso de cultivo sea más sostenible. 

Los éxitos anteriores de la compañía en desafíos de invernaderos autónomos con pepinos y lechugas, donde lograron rendimientos récord y calificaciones de sostenibilidad, demuestran el impacto potencial de su tecnología en el cultivo de fresas.

El futuro de la IA en la producción de fresas

La integración de la IA en el cultivo de fresas es un paso hacia el cultivo sostenible de bayas. También representa un salto adelante en el futuro de la agricultura. 

El Homegrown Innovation Challenge subraya la necesidad de educación y colaboración en la agricultura canadiense, sentando un precedente para las prácticas agrícolas globales. Esta iniciativa ilustra el papel clave de los productores e innovadores tecnológicos en la configuración del futuro de la producción de alimentos.

La IA ofrece una solución prometedora a los desafíos que enfrentan los productores de fresas, particularmente en la agricultura en ambientes controlados. A través de iniciativas como el Homegrown Innovation Challenge y el trabajo pionero de empresas como Koidra, se espera que la industria de la fresa experimente avances significativos. 

A medida que la IA continúa evolucionando, su papel en la agricultura seguramente se ampliará, ofreciendo nuevas oportunidades para los productores y contribuyendo a un sistema de producción de alimentos más sostenible y eficiente.

Fuentes: Urbanagnews.com

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Acerca de Koidra Inc.

Koidra Inc. es una empresa de control autónoma cuyo software ayuda a los productores a aumentar los rendimientos, reducir los recursos y promover la agricultura sostenible. Este software, compatible con la tecnología de copiloto de IA, se integra perfectamente con todas las computadoras climáticas existentes.

Koidra logró victorias consecutivas en el prestigioso Desafíos de los invernaderos autónomos (AGC) por la Universidad de Wageningen e Investigación en los Países Bajos. Superando a los cultivadores experimentados, la empresa logró rendimientos incomparables a través de sus soluciones de inteligencia artificial.

Koidra ha obtenido subvenciones de organismos estimados, incluido el USDA, por su trabajo innovador. Al integrar inteligencia artificial, aprendizaje automático, IoT y conocimientos de expertos, la empresa ha desarrollado herramientas avanzadas y sólidas. Estas herramientas permiten a los productores y fabricantes alcanzar objetivos de producción y sostenibilidad al tiempo que minimizan los costos.