Según datos de Rabobank citados en un documento de la oficina ODEPA, del Ministerio de Agricultura de Chile, alrededor de 9% de todas las frutas producidas a nivel mundial son comercializadas internacionalmente y las cifras van en alza. Plátanos, manzanas, cítricos y uvas, entre otras, se negocian globalmente y América Latina es el principal proveedor.

Los puntos de destino de los embarques de fruta están distribuidos por todos los continentes, por lo que usualmente la revisión de la mercadería para asegurar calidad y evitar pérdidas y reclamos implica un esfuerzo logístico importante, dado que no siempre se dispone de un experto ubicado en tiempo y forma en el lugar en que se recibe en el caso en el que haya que revisar el estado del cargamento.

Frente a esta problemática, Federico López, AI manager de Baufest, y su equipo decidieron utilizar soluciones de inteligencia artificial (IA) para ahorrar costos en recursos y tiempo a los exportadores de fruta, lo que permite generar ventajas competitivas al resolver problemas en forma automática y capturar oportunidades de negocios relevantes, al mismo tiempo de tener un sistema de medición de calidad objetivo.

La tecnología permite detectar el estado de los productos en los embarques mediante el uso de visión computarizada que identifica daños o enfermedades de manera automática.

El reto que se planteaba Baufest era superar el costo que cada revisión insume, no solamente del experto sino también del almacenamiento de la mercadería en el puerto, debido al tiempo que transcurre desde que llega el cargamento hasta que finalmente se emite el reporte con el resultado de la inspección.

“Contar con una solución de inteligencia artificial que automatice estos casos permite un ahorro tanto de costos como de tiempo considerable y con un alto ROI (retorno sobre inversión)”, dijo el gerente. Los datos permiten generar informes confiables y en segundos del porcentaje de daños en frutas, estado de maduración y su causa.

El insumo clave son cientos de fotografías que entregan datos sobre las características de la morfología y estado de maduración de la fruta que sirve de base la construcción de dos modelos de inteligencia artificial para clasificar el estado de maduración de la fruta y de daños como enfermedades y daños mecánicos.

Pasos a seguir

Los proyectos de IA están centrados en algoritmos que contienen datos con los que se genera un modelo que habilita la solución que se busca para un negocio.

Lo primero que se debe tener en cuenta es qué variables se quieren monitorear sobre la fruta y usualmente lo que se desea generar es algún índice o indicador global del estado general del cargamento, que estará compuesto por distintos aspectos sobre la mercadería. Es importante trabajar en conjunto entre los equipos técnicos y de negocio para determinar estos factores.

“Una vez definidos se desarrollan los algoritmos de IA que permitan observar específicamente las características establecidas. Aquí los datos y su tratamiento son fundamentales. El proceso de inferencia o detección de estas características (enfermedades, daños, maduración, etc.) puede ser ejecutado en cualquier momento del transporte, incluyendo los casos de ingreso y egreso de un contenedor”, indicó Federico López.

“Además, frecuentemente durante el transporte mismo se monitorean variables ambientales (temperatura, humedad, etc.), las que permiten -sumadas a los algoritmos de IA- determinar el estado del cargamento”, agregó el gerente.

Plátanos y todo tipo de exportaciones

En la industria frutihortícola, las técnicas de visión por computadora se han utilizado para medir diferentes características presentes en plátanos, como estado de maduración (en un rango de diferenciación de siete niveles diferentes), y presencia de enfermedades como Antracnosis in situ, un patógeno que debilita la calidad de frutas como la papaya. Pero las posibilidades que brinda la inteligencia artificial son extensas y se extienden a sectores de exportación de mercadería en general.

“La tecnología es extensible no sólo a otras frutas, sino también a otros productos y está en pleno desarrollo y con un crecimiento exponencial. En particular, América Latina posee un gran desarrollo agroindustrial, y el sector asegurador se está reinventando con el surgimiento de las Insurtech”, dijo el gerente.

“En este aspecto, múltiples tecnologías de IA pueden ser aplicadas, e incluso combinadas entre sí, y también entre las mismas industrias. Ejemplos de esto son el aseguramiento de terrenos mediante fotografías aéreas, cálculo automático de pólizas de seguros en base al comportamiento del cliente, predicción de rindes futuros en el agro, estimación de extensión de daños en siniestros, entre otras”, añadió Federico López.