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El punto de encuentro de la cadena agroalimentaria

Periódico Digital Qcom.es: El punto de encuentro de la cadena agroalimentaria

26 DE abril DE 2023

IA para identificar en remoto el momento óptimo de recolección de aceituna

Redacción Qcom.es

Con el objetivo de garantizar un proceso objetivo y automatizado del cálculo del momento óptimo de la recolección y maximizar la producción de grasa, investigadores de Citoliva, en colaboración con las empresas Iteriam, PiperLab, Komorebi y Sensowave, han desarrollado un modelo predictivo basado en Inteligencia Artificial con vistas a mejorar la posterior comercialización y el valor añadido del aceite de oliva finalmente elaborado.
 
Esta nueva tecnología aporta al productor de aceite de oliva las siguientes ventajas: a) minimización de desplazamientos a la finca para el monitoreo del momento óptimo de recolección, b) reducción del tiempo empleado en el análisis de información por parte de técnicos y/o productores de aceite, c) precisión y objetividad a la hora de identificar el momento óptimo de recolección, teniendo en cuenta, además, variables que con los métodos tradicionales manuales no se pueden contemplar, d) mayor certidumbre y capacidad de planificación de la recolección de la cosecha, con la consiguiente optimización del proceso productivo a nivel operativo, técnico y económico, d) minimización del coste de recolección, evitando entre otros aspectos la operación en condiciones adversas con barro o con lluvia y optimizando en general la gestión de la recolección.
 
Asimismo, la aplicación de este novedoso sistema permite minimizar los posibles daños que podría sufrir el olivo durante la recolección (descortezados, caída de ramón, heridas, roturas, etc.) y que serán más probables cuanto más se adelante la cosecha ya que, entre otras variables, la resistencia al desprendimiento del fruto es más elevada al inicio. Además, podría ser una posible solución a la vecería del olivo por recolección tardía, ya que al seleccionar con exactitud el momento de recolección, BeHTool minimizaría el posible perjuicio a la cosecha del año siguiente.

El proyecto, que entra en su recta final, cuenta con la financiación del Ministerio de Industria, Comercio y Turismo dentro del programa de apoyo a las AEIs para contribuir a la mejora de la competitividad de la industria española, y con el apoyo de la Unión Europea a través del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia. Tendrá continuidad en siguientes fases donde se ampliará el modelo predictivo a diferentes variedades y tipologías agroclimáticas.

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