La inteligencia artificial (IA) es una rama de ciencias de la computación que se ocupa de la construcción de máquinas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Es interdisciplinaria y tiene una amplia gama de aplicaciones. A través de su uso está creando cambios de paradigma en muchos sectores de la economía, entre ellos el que nos ocupa, la industria del vino. En esta nota de divulgación científica, el ingeniero José Luis Flórez, líder de IA en la empresa Minsait del grupo Indra, detalla cómo, mediante el uso de sensores en viñas y bodegas, puede aprovecharse esta tecnología para mejorar la producción y la calidad del vino.
Del mismo modo que lo hace el cerebro humano, la IA aprende de la experiencia utilizando algoritmos y software avanzados para identificar patrones o características contenidas en grandes cantidades de datos. La IA depende de la información que genera la tecnología de sensores para identificar patrones y hacer predicciones.
La inteligencia artificial (IA) juega un papel central en el mundo digital, en la transformación de la sociedad y se convirtió en una prioridad. Se espera a futuro que su aplicación implique cambios importantes, pero ya se utiliza para una serie de tareas en viñedos, en bodegas y para distribución.
José Luis Flórez, el autor
Líder de IA en Minsait de Indra (una de las empresas líderes en tecnología y consultoría a nivel mundial) y presidente de Dive. Ha tenido una doble carrera, combinando emprendimientos y roles ejecutivos en grandes corporaciones. En su actividad emprendedora, fundó empresas como Neo Metrics, Dive, anteriormente Touchvie o más recientemente Plaiground, todas ellas con contribuciones significativas en la aplicación de la IA y ML para hacer que las empresas sean más inteligentes.
La IA en el viñedo
Similar a los cerebros humanos, la IA aprende de la experiencia utilizando algoritmos y software avanzados para identificar patrones contenidas en grandes cantidades de datos. Depende en gran medida de la tecnología de sensores para identificar patrones y hacer predicciones.
La IA ya se utiliza para una serie de tareas en viñedos, en bodegas y para distribución, a través de imágenes que proporcionan información para respaldar el ajuste de los tratamientos, ayudando a los viticultores a controlar el rendimiento y medir el tipo de uva, identificar el momento óptimo de vendimia y garantizar la calidad.
Esta tecnología, si se fusiona adecuadamente con otras tecnologías como la sensorización, pueden traer muchos beneficios. Es capaz de interpretar y aprender de los datos recopilados, ayudando a los agricultores a tomar decisiones basadas en hechos y predicciones.
La IA en el lagar
En las bodegas, la IA recopila datos recibidos de sensores y los utiliza para mejorar la producción. Se puede obtener un control en tiempo real de las condiciones de inventario, permitiendo una óptima programación de la producción en función del análisis realizado.
Esto puede ayudar a las bodegas a maximizar su productividad y puede contribuir a una producción más sostenible. Gracias a la información recibida sobre las condiciones de los tanques, la IA es capaz de determinar o predecir la calidad del vino basada en la distribución de sus componentes, rastrear el proceso de maduración en las barricas y realizar un análisis sensorial de productos de fermentación (ácidos). Colaborando directamente con la productividad de la bodega al ahorrar tiempo y dinero.
La IA en la distribución del producto
En la última etapa de la cadena de valor, los comercializadores de vino utilizan IA para llegar al cliente final, cambiando la forma en que los consumidores comprar vino. La IA permite conocer las preferencias de los consumidores generando canales directos (sin intermediarios) hasta el cliente final que, en última instancia, beneficiará la productividad.
Un uso interesante en la fase de márketing son las aplicaciones y dispositivos de realidad virtual, que por ejemplo puede utilizarse para promover el enoturismo, a través de la realidad virtual se pueden hacer catas en las que el consumidor se sumerja en los viñedos o en la bodega mientras degusta cada vino desde su casa.
Otro ejemplo de la potencialidad de la tecnología de IA es el «sommellier virtual», que hace recomendaciones de acuerdo a las preferencias individuales de cada consumidor.
En Europa, el sector agrícola es estratégico y queremos hacer uso extensivo de IA. Con tecnología, aplicaciones y gestión sólida, será uno de los sectores con la mayor impacto en los próximos años».
José Luis Flórez, autor de la nota, CEO de Minsait (Indra).
Aplicaciones específicas en cada proceso
Las diferentes tecnologías que se utilizan generan una gran cantidad de información que requiere de inteligencia para gestionar y procesar todos los datos recopilados para la toma correcta de decisiones.
Por ejemplo, monitoreo y manejo completo de cultivos aplicación para optimizar la producción y el consumo de recursos para la viticultura, utilizando diversos técnicas (visión artificial, modelos predictivos) y datos de diversas fuentes para: control de la maduración planificación del ciclo y la cosecha, control de plagas, adecuación de acciones y minimización de su consumo (riego, fertilización, etc.) con los siguientes funcionalidades:
–Gestión del ciclo de vida del cultivo: detección de cultivos para monitoreo con visión artificial (detección de plagas, robos, maduración de frutos, etcétera) trazabilidad de materiales y objetos utilizando visión artificial o blockchain.
-Modelos predictivos: resultados de acciones según historial de acciones y contexto previo, predicción de la fecha de cosecha, predicción de la propagación de plagas, etcétera, para tomar decisiones sobre el cuidado de los cultivos, evitando consumo innecesario o recolección.
-Dashboard: interfaz de control con gráficos y alertas, interactivas y personalizables.
-Recolección de datos: basado en IoT (sistema de sensores en el cultivo), entrada manual o por voz con voz a la técnica del texto.
-Monitoreo de procesos para incrementar la eficiencia del los propios activos y procesos de producción de la empresa y la calidad, utilizando tecnología de sensores y artificial inteligencia, proporcionando: visibilidad de procesos, inteligencia alertas para acción inmediata, trazabilidad de materiales y objetos, seguridad, almacenamiento optimizado.
-Control de tanque: control de temperatura en tiempo real con tecnología de sensores; mantenimiento predictivo de tanques y control de fugas mediante visión artificial; algoritmos para alertas y advertencias en tiempo real.
-Gestión de almacenes e inventarios: almacenamiento optimización con una variedad de técnicas:
- Visión por computadora con alertas por si acaso de escasez, optimización del espacio con dimensionamiento de aberturas y productos, seguridad del almacén, reconocimiento de objetos y etiquetas (productos individuales).
- Motor de alerta para almacén o modalidades de adquisición.
- Integración entre sistemas de almacenamiento, inventario de bases de datos y sistemas de compra.
- Trazabilidad del proceso productivo en las bodegas y de productos (sanidad alimentaria), con visión global de producción y rentabilidad, y anticipación de incidentes
- Seguridad física en plantas y almacenes con visión artificial: detección de EPI, inclinación de máquinas y objetos, proximidad a máquinas, humo, fuego, fugas, inundaciones, comportamiento anómalo (agresiones, robos), accidentes.
- Trazabilidad de materiales con visión artificial, blockchain o gráficos.
- Mantenimiento predictivo con visión artificial: detección de defectos superficiales, desacoplamiento, cambios del estado, etcétera.
Fuente: Organización Internacional de la Vid y el Vino (OIV)
