Un proyecto de inteligencia artificial mejora la calidad de la uva y ayuda en la batalla contra el cambio climático

Un instituto de investigación alemán ha lanzado un novedoso proyecto que utiliza IA para determinar la calidad y madurez de la uva que también podría usarse en la batalla contra el cambio climático

Miércoles 11 de Agosto de 2021

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El instituto de investigación alemán Fraunhofer de Ingeniería de Procesos y Envasado IVV ha publicado un proyecto que utiliza inteligencia artificial (IA) para determinar la calidad y madurez de la uva que también podría usarse en la batalla contra el cambio climático.

Según el sitio web de este centro, el proyecto Smart Grape utiliza espectroscopia infrarroja e IA para analizar las uvas y determinar la calidad y madurez.

Como todos los productos agrícolas, las uvas varían considerablemente en cuanto a su calidad. Numerosos factores externos, como el clima, las condiciones del suelo y el momento de la vendimia, tienen un impacto significativo en la composición de las uvas y, por tanto, en el vino que se elabora a partir de ellas. Sin embargo, esta diversidad es un factor deseable en la viticultura ya que da como resultado una amplia gama de vinos con todo tipo de caracteres diferentes. Para garantizar la calidad de la materia prima requerida para el vino deseado, las uvas deben caracterizarse sobre la base de parámetros de calidad seleccionados. Este proceso de caracterización debe ser fácil de realizar, no debe dañar la uva y debe aportar gran cantidad de información. La espectroscopia infrarroja cumple estos requisitos particularmente bien, según los investigadores del centro.

La espectroscopia infrarroja es una técnica óptica no destructiva que utiliza radiación infrarroja para proporcionar información sobre la composición química de una muestra. Se usa más comúnmente en el rango del infrarrojo cercano (NIR) en longitudes de onda entre alrededor de 780 y 2500 nm. En este proyecto, sin embargo, la espectroscopia infrarroja se utiliza en el rango del infrarrojo medio (MIR) en longitudes de onda entre 2500 y 50.000 nm para caracterizar la calidad de las uvas. El contenido de información en el rango del infrarrojo medio es significativamente más alto que el del infrarrojo cercano, lo que significa que se puede proporcionar información más precisa.

Uso de Inteligencia Artificial

Las grandes cantidades de información generada por la espectroscopia infrarroja y los análisis químicos que la acompañan dan como resultado conjuntos de datos de alta dimensión que requieren una evaluación compleja. En el proyecto SmartGrape, se utiliza inteligencia artificial para registrar y evaluar estos conjuntos de datos de alta dimensión. 

La inteligencia artificial tiene en cuenta las correlaciones no lineales y los efectos de interacción en el conjunto de datos que pueden plantear problemas o tomar un tiempo extremadamente largo para procesar cuando se utilizan métodos matemáticos / estadísticos convencionales. 

El uso de inteligencia artificial permite desarrollar un sistema de medición sinérgico en el que el hardware se adapte al software y viceversa.

"El objetivo del proyecto conjunto SmartGrape es desarrollar un sistema de medición compacto para la determinación rápida y no destructiva de la calidad de la uva sobre la base de espectroscopía infrarroja en el rango de infrarrojo medio (MIR)", señala el instituto en su sitio web.

Una vez que todos los datos y análisis químicos han sido generados por la espectroscopia infrarroja, se transfieren a conjuntos de datos que son evaluados por AI.

El sistema de medición MIR basado en IA proporcionará a los productores del campo de la viticultura o del sector agrícola en general una herramienta para la digitalización. 

El sistema permitirá caracterizar y digitalizar las materias primas simultáneamente en un único proceso directo, una posibilidad que no ofrecen los métodos convencionales. 

La digitalización de los datos permitirá a su vez aplicar nuevos métodos y medidas que pueden utilizarse en un contexto amplio. El intercambio de datos dentro de un ecosistema digital promueve el intercambio de información entre las diversas partes interesadas a lo largo de toda la cadena de valor (por ejemplo, agricultores, anillos de maquinaria, instituciones de investigación, etc.). Esto, a su vez, crea oportunidades para la optimización de procesos con el fin de conservar los recursos y garantizar la eficiencia dentro del sector agrícola, sobre todo en vista de los nuevos desafíos que presenta el cambio climático. 

Los ejemplos incluyen la posibilidad de registrar cambios en la calidad durante muchos años de cosecha o la correlación de factores externos que influyen (por ejemplo, clima, calidad del suelo) y su impacto en la composición de las uvas y, en última instancia, en la calidad del vino.

El proyecto está financiado por la Oficina Federal de Agricultura y Alimentación de Alemania (BLE) y el Ministerio Federal de Alimentación y Agricultura de Alemania (BMEL) y se está llevando a cabo en colaboración con IRPC Infrared-Process Control GmbH, LiquoSystems GmbH, QuoData GmbH y Weincampus Neustadt. .

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