Los científicos recurren a la IA para analizar el color de la cáscara de los cítricos y optimizar los calendarios de cosecha

Investigadores de China han desarrollado un marco basado en IA para predecir y visualizar la transformación del color de los cítricos en los huertos, que indica cuándo los frutos están lo suficientemente maduros para la cosecha. La técnica está programada para mejorar el desarrollo de la fruta y el momento óptimo de la cosecha, con aplicaciones potenciales en otras especies de cítricos y cultivos frutales.

El equipo también ha creado una aplicación para Android que procesa imágenes de cítricos y un intervalo de tiempo específico, generando una futura imagen en color de la fruta.

Según la FAO, la producción y exportación mundial de cítricos ha crecido de manera constante en las últimas tres décadas, con China, Brasil y Estados Unidos liderando su producción.

Sin embargo, el cultivo se enfrenta a desafíos de producción lenta, subraya el estudio, que se publica en Plant Phenomics.

La investigación se llevó a cabo en la Universidad Agrícola de Huazhong, Wuhan, China, y enfatiza la necesidad de que los alimentos y bebidas se centren en mejorar la calidad de la fruta y los procesos posteriores a la cosecha.

"El color de la cáscara de los cítricos es un buen indicador del desarrollo de la fruta y los métodos para monitorear y predecir la transformación del color ayudan a tomar decisiones sobre las prácticas de manejo de cultivos y los cronogramas de cosecha", señalan los autores.

Madurez y cosecha

de la fruta Según los autores, el cambio de color es un indicador crucial de la madurez de la fruta, que tradicionalmente se ha medido por el juicio humano.

Para la mayoría de las especies de cítricos, el color verde de la cáscara disminuye debido a la presencia de pigmentos y otros colores, como el amarillo, el naranja y el rojo, emergen cuando se acumulan los carotenoides.

"Debido a que este proceso está fuertemente correlacionado con el desarrollo de la fruta, el color de los cítricos es un buen indicador de la etapa de madurez, y su monitoreo adecuado permite tomar mejores decisiones con respecto a las prácticas de manejo del cultivo. Además, el sabor y la vida útil óptimos solo se pueden obtener si la fruta se cosecha en una etapa de madurez específica", afirman los autores.

Por lo tanto, la predicción precisa del color en tales frutas es esencial para promover la calidad de la fruta y la disposición del programa de cosecha.

Para el estudio, los investigadores observaron 107 imágenes de color naranja ombligo durante la transformación del color para validar y entrenar la red. El marco utiliza una red generativa guiada por máscara profunda para predicciones precisas y tiene un diseño que requiere menos recursos que permiten la implementación de dispositivos móviles.

Según los investigadores, la técnica puede replicar la transformación del color con precisión, incluso con diferentes ángulos de visión y el color de los naranjas.

El análisis sensorial de las muestras validó la efectividad de la red, y la mayoría encontró una alta similitud entre las imágenes sintetizadas y las reales.

Desafíos con técnicas anteriores

Los avances recientes en la visión artificial y las redes neuronales ofrecen un análisis de color más objetivo y sólido, pero "luchan con condiciones variables y traducir los datos de color en evaluaciones prácticas de madurez", afirma el estudio.

Las técnicas actuales para predecir la transformación del color en las frutas tienen algunas limitaciones, señalan los investigadores.

"Siguen existiendo lagunas en la investigación sobre la predicción de la transformación del color a lo largo del tiempo y el desarrollo de técnicas de visualización fáciles de usar". Además, es difícil poner en práctica estos métodos en la agricultura, ya que tienen capacidades informáticas limitadas. Esto impulsa la demanda de tecnologías optimizadas y eficientes para analizar y predecir los cambios de color para medir la madurez.

Además, la adaptabilidad del marco a dispositivos de borde como los teléfonos inteligentes lo hace altamente "práctico para el uso en el campo", lo que significa su potencial en la agricultura y otros campos en el futuro.

IA en la agricultura

El sector agrícola asiático está siendo testigo de una transformación digital, marcada por la creciente adopción de la IA para gestionar tareas agrícolas de alta tecnología que requieren mucha mano de obra. Estos avances están cambiando la forma en que las granjas asiáticas tradicionales cultivan y cosechan, ofreciendo soluciones para la agricultura sostenible y el desarrollo rural.

La IA también está incursionando en las granjas de cultivo de hongos. En octubre, Tupu introdujo un sistema de cultivo descentralizado que combina su sistema de cultivo modular (pendiente de patente) con la biociencia, la robótica y la inteligencia artificial para cultivar hongos gourmet orgánicos "directamente" en las ciudades.

Mientras tanto, ReSeed está utilizando su plataforma de transparencia de contabilidad digital impulsada por IA para recopilar y procesar datos para protocolos de medición de créditos de carbono para incentivar a los agricultores a utilizar prácticas sostenibles en el campo.

Estos desarrollos se alinean con el reciente informe de Givaudan y Canvas8 que incluye la "Asistencia Aumentada" como una de las cinco macrotendencias establecidas para transformar la industria de alimentos y bebidas.

Fuente: foodingredientsfirst.com

4 dic 2024