Una herramienta de Inteligencia Artificial (AI), actualmente en fase de desarrollo, permitirá al agricultor identificar el momento óptimo para llevar a cabo la recolección en el olivar con el objetivo principal de maximizar la producción de aceite de oliva y mejorar su calidad.

Se trata de BeHTool, una herramienta de inteligencia artificial que están desarrollando Investigadores del Centro Tecnológico del Olivar y del Aceite (Citoliva), con sede en Mengíbar, Jaén, en colaboración con las empresas Iteriam, PiperLab, Komorebi y Sensowave, y que gracias al uso de potentes tecnologías AI/ML, BigData, IoT y Teledetección va a permitir el tratamiento masivo de datos de la cadena de valor oleícola para generar modelos predictivos que garanticen un proceso objetivo y automatizado del cálculo del momento óptimo de recolección de la aceituna.

Inteligencia artificial para la recolección del olivar

De esta forma no habrá que tomar muestras de campo, ni enviarlas a laboratorio y tener que esperar los resultados, eliminando además las desventajas que conlleva la identificación manual del momento idóneo: los desplazamientos a las fincas para el muestreo in situ, el elevado consumo de tiempo que requiere el cálculo del índice de madurez y el análisis del rendimiento graso, la imprecisión a la hora de realizar el cálculo y el análisis si no se realiza un adecuado muestreo o la propia incertidumbre cuando se planifica la recolección.

Como resultado, las explotaciones agrarias que utilicen este sistema minimizarán los daños que podría sufrir el olivo en la recolección —ya que la resistencia al desprendimiento del fruto es más elevada al inicio—, el posible perjuicio a la cosecha del año siguiente —una recolección muy tardía puede inducir vecería (un año de gran producción y al siguiente no dar casi fruto)— y el coste de la recolección, evitando entre otros aspectos la operación en condiciones adversas con barro o con lluvia. Además, verán maximizada la calidad del aceite de oliva en términos de cantidad obtenida de virgen y virgen extra, así como el rendimiento graso de la aceituna.

Y, además…

Este último objetivo lo persigue también el proyecto Visiolive, impulsado por la agrupación empresarial innovadora (AEI) Inoleo junto a Interóleo Picual Jaén y la empresa Integración Sensorial y Robótica (ISR), que trabaja en el desarrollo de un sistema de visión integrado para la inspección automática y no invasiva de los lotes de aceituna que entran en el patio de la almazara, en lo que se refiere al nivel de suciedad de la aceituna.

El hardware que se desarrollará será integrable en las cintas transportadoras de los patios de las almazaras y tendrá el objetivo de adquirir imágenes digitales. Por su parte, el software permitirá el procesado de las imágenes capturadas y la representación gráfica de los resultados De esta forma, la almazara podrá clasificar la aceituna que está recibiendo en función de su estado y así optimizar las condiciones de molturación obteniendo como resultados procesos en los que se minimiza el consumo energético, se optimiza el consumo de agua, se mejora el rendimiento de los equipos y se obtiene la máxima calidad y cantidad posible de aceite de oliva.

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Inteligencia artificial para calcular el momento óptimo de la recolección en un olivar
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Inteligencia artificial para calcular el momento óptimo de la recolección en un olivar
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Una herramienta de Inteligencia Artificial (AI), actualmente en fase de desarrollo, permitirá al agricultor identificar el momento óptimo para llevar a cabo la recolección en el olivar con el objetivo principal de maximizar la producción de aceite de oliva y mejorar su calidad.
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