Los sistemas de inteligencia artificial en la actualidad permiten métricas definiendo micro-zonas, altamente detalladas dentro de un viñedo, lo que incluye:

• Recuentos precisos de plantas.
• Comparación de dimensiones entre plantas.
• Evaluación de la salud de cada parcela o cada planta.
• Análisis de la cobertura del dosel.
• Detección de estrés hídrico y más…

Todo esto se logra con un solo vuelo de dron, y lo que es aún más impresionante, con una precisión y objetividad inigualables. Además, estos datos pueden ser comparados a lo largo del tiempo o en diferentes ubicaciones, lo que nos permite extraer conclusiones sólidas y desarrollar sistemas geográficos de conducción altamente eficientes para su viñedo.

En resumen, el Programa de Nutrición y Fitosanidad de Agrovants para Viñedos, combina prácticas de Agricultura 5.0 con tecnología de vanguardia como la Inteligencia Artificial, garantizando que los viñedos alcancen su máximo potencial y produzcan uvas de la más alta calidad.

En AGROVANTS, están comprometidos con elevar la productividad de los viñedos al máximo nivel mediante la integración de tecnología de punta. Utilizan drones equipados con cámaras multiespectrales para capturar imágenes detalladas y aplicar visión por computadora junto con Inteligencia Artificial para detectar problemas en las plantas de vid.

El enfoque de la compañía incluye la adaptación de diferentes índices de vegetación específicos para cada caso, mediante los cuales también pueden realizarse mapas de prescripción variable, que posteriormente son cargados en la memoria de los drones para realizar aplicaciones de dosis variable, adaptadas a diferentes estados de viñedo.

Los viticultores pueden enviar datos capturados por drones con cámaras multiespectrales, o se puede realizar el vuelo con pilotos y equipos de la empresa, para que posteriormente los algoritmos de IA identifiquen y evalúen la salud de cada planta individualmente.

Esta clasificación, permite ubicar rápidamente los puntos de muestreo en el campo para recolectar muestras de hojas y realizar análisis foliares detallados, adaptando los índices de vegetación para identificar deficiencias nutricionales o plagas que afectan la salud de las vides.

La medición, cuantificación e inventario de individuos y el control de ausencias, genera una notable reducción de tiempos y costos asociados con las inspecciones, al convertir datos aéreos en modelos de información útiles y eficientes.

Con herramientas de alta resolución y datos precisos sobre el estado actual de los viñedos, se facilita la gestión tanto para empresas vitivinícolas como para asesores que manejan múltiples propiedades.

Además, el sistema que ofrece Agrovants es adaptable a diversos cultivos, dado que sus modelos avanzados y experiencia agrícola, se unen para satisfacer las necesidades específicas de cada productor.

El futuro de la IA en los viñedos

Las aplicaciones agrícolas como la predicción del rendimiento, la viticultura de precisión y la cosecha automatizada, necesitan sistemas capaces de evaluar el estado del cultivo con dispositivos de bajo costo.

La combinación de cámaras digitales y visión por ordenador han demostrado ser una alternativa prometedora, especialmente con la llegada de las redes neuronales convolucionales (CNN) para el reconocimiento de patrones en imágenes.

En el cultivo de frutas, un desafío clave es detectar, segmentar y contar frutos individuales. En el caso de las uvas para vino, que varían en forma, color, tamaño y compacidad, se ha demostrado que los racimos se pueden detectar, segmentar y rastrear con éxito usando CNN de última generación.

En un conjunto de pruebas con imágenes de racimos de un viñedo en espaldera, ya se logra una evaluación precisa del tamaño y la forma de la fruta.

También se puede identificar y rastrear los racimos en secuencias de video de las hileras del viñedo.

Conclusión

La visión artificial ha alcanzado un nivel de madurez que permite obtener resultados sólidos en fotogrametría y tareas perceptivas, incluso en entornos difíciles como los huertos agrícolas. Combinando estructura a partir del movimiento (o su versión en tiempo real: SLAM) y redes neuronales convolucionales, es posible desarrollar aplicaciones avanzadas para monitoreo y robótica en viticultura.

Estos trabajos presentan una metodología para detectar, seguir y contar uvas en viñedos usando cámaras disponibles en el mercado. Se logran muy precisos resultados en la detección de uvas de vino, un cultivo con gran variabilidad en forma, tamaño, color y compacidad.

Además, se ha logrado que los modelos 3D generados por estructura a partir del movimiento o SLAM pueden rastrear frutas, evitando recuentos dobles y mejorando la precisión en la detección.

Esta metodología también puede aplicarse a otros cultivos en espaldera como manzanas, duraznos y bayas, y adaptarse para frutas en árboles con copas grandes como cítricos y mangos.

Futuras investigaciones podrían integrar más los módulos de fotogrametría y percepción para crear sistemas de comprensión de escenas más avanzados, capaces de manejar oclusiones y otros errores de manera robusta.

¡La revolución de la agricultura 5.0 ya está entre nosotros!