La inteligencia artificial en el control de calidad de las frutas y hortalizas frescas: ¿Una combinación improbable caída del cielo?

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AI and fresh produce- Grapes quality control inspection

En su nivel más simple, la inteligencia artificial (AI) es cualquier proceso donde las decisiones las toma una máquina en vez de un humano. Un ejemplo de esto son los modelos de inteligencia artificial, que utilizan datos para entrenar los modelos con ejemplos del mundo real, hasta que la máquina adquiera la suficiencia para realizar una tarea determinada. A primera vista, no parece que la inteligencia artificial y los productos frescos tengan mucho que ver uno con el otro, pero aquí en Clarifruit hemos encontrado una sinergia que abre nuevas oportunidades para los participantes de toda la cadena de valor, desde agricultores y centros de empaque, hasta los centros de distribución minorista y usuarios finales.

En este campo, ¿por qué es mejor la inteligencia artificial que los humanos?

Lo primero que se debe comprender es lo complejo que realmente es el control de calidad de los productos frescos. Hay muchos tipos diferentes de frutas y hortalizas, cada una con sus propios atributos, los cuales se miden de maneras sutilmente diferentes. Para un ordenador, es complejo mirar una fotografía de cierto tipo de producto y tomar estas mediciones o extraer los atributos de calidad con un alto nivel de precisión, y toma largo tiempo hacer funcionar esto utilizando la automatización. De hecho, tuvimos que usar una inmensa cantidad de datos del mundo real y crear un ciclo de entrenamiento a profundidad antes lanzar nuestra tecnología de visión artificial.

Sin embargo, los beneficios de usar la inteligencia artificial en cambio de inspectores humanos son tan grandes, que vale la pena el esfuerzo que requiere desarrollar algoritmos complejos y entrenar un modelo que tome estas decisiones.

Así es como funciona. Cuando desarrollamos Clarifruit, preconfiguramos los ajustes y modelos basados en inteligencia artificial para que la plataforma comprenda cuáles atributos deben ser recopilados. Esto va desde el tamaño de cada fruto individual, lo que tradicionalmente es un proceso largo, tedioso y propenso a errores que realizan los inspectores manualmente, hasta los defectos de cada tipo de producto, o su color, que puede distorsionarse debido a la iluminación o la hora del día. También sabíamos que teníamos que garantizar que los resultados se guarden de una manera inteligente centrada en el futuro, mejorando fácilmente el proceso manual de registrar la información con papel y lápiz, o introducirla en una hoja de cálculo de Excel.

Utilizamos más de un millón de imágenes para entrenar varios modelos que permiten a la máquina reconocer los atributos de las frutas, lo que incluye ajustar las variaciones de las condiciones de la inspección, como iluminación diferente, sombras y obstáculos para la visión. Durante el largo periodo de tiempo que dedicamos a recopilar datos, anotar y etiquetar la información con detalle granular, creamos algoritmos que son efectivamente más precisos, y esencialmente más uniformes, que el ojo humano.

En la práctica, esto significa que muchos de nuestros clientes han probado nuestra inteligencia artificial en el mundo real, inspeccionando manualmente al tiempo que usan nuestra aplicación, lo que les ha permitido validar la precisión de la aplicación en campo. Con nuestros algoritmos patentados hemos logrado algo codiciado por la comunidad de inteligencia artificial: un modelo que se puede transferir del laboratorio al mundo real y que continua mejorando sus excelentes resultados.

Al usar la avanzada tecnología de visión artificial de Clarifruit, ejecutándola en un dispositivo móvil, ahora todo el proceso se realiza automáticamente: todos los atributos necesarios de las frutas específicas se guardan en el sistema inmediatamente luego de que la fotografía sea tomada y analizada por los modelos y algoritmos de Clarifruit.

¿Cuáles son los beneficios de la inteligencia artificial para el control de calidad?

Ahora que sabemos cómo funciona el modelo, y que la inteligencia artificial puede ser más precisa que los humanos, la pregunta es ¿por qué la necesitamos? Hay dos aspectos destacados:

Más velocidad: Piense en cuánto más se puede lograr si el control de calidad de las frutas y hortalizas frescas se reduce a solo tomar una fotografía. Digamos que tradicionalmente toma muestras del 1 % de su producción. Ahora puede probar el 5 %, o incluso el 10 %, aumentando el muestreo sin más esfuerzo, y también logrando que la información sea mucho más precisa.

Mayor uniformidad: Los informes ya no serán subjetivos, ni habrá discrepancias entre los involucrados respecto a la calidad real de las frutas y hortalizas. La inteligencia artificial funciona siempre de la misma manera, en cualquier lugar. Esto significa que habrá menos rechazos y renegociaciones de precio, más uniformidad en sus operaciones y mayor cantidad de información de sus ingresos y costes mensuales, sin sorpresas.

Objetividad completa: Su control de calidad no depende de un inspector, ni de la condición del entorno, incluidas las variables como clima, hora del día o niveles de luz. Sin importar quién lleve a cabo la evaluación de control de calidad, los resultados serán los mismos, ahorrando pruebas duplicadas de las contrapartes, por ejemplo de un contrato de compra. Utilizar inteligencia artificial significa resultados indiscutibles.

Facilidad de uso: Entrenar nuevos inspectores es mucho más fácil y una tarea más rápida con los procesos de control de calidad basados en inteligencia artificial, y el proceso de control de calidad mismo se puede realizar remotamente, mejorando la eficiencia de manera integral. Ahora el inspector se convierte en un recolector de datos, en vez de ser responsable por la toma de «decisiones» subjetivas sobre la calidad del producto. Esto significa que ya no es necesario ser experto en calidad de productos frescos con experiencia significativa.

Menos desperdicio: Los métodos tradicionales del control de calidad puede ocasionar daños a las frutas y hortalizas que se inspeccionan. Por ejemplo, las frutas como uvas o bananas deben ser abiertas para medir ciertos atributos. También habrá menos desperdicios ocasionadas por las devoluciones, ofreciendo a todos los que participan en la cadena de valor visibilidad del valor y calidad del embarque.

¿Cómo funciona?

Veamos cómo lo hacemos funcionar en la práctica. Como mencionamos, la inteligencia artificial es una parte fundamental de nuestra plataforma, que utiliza la tecnología de visión artificial. El usuario simplemente toma una fotografía del producto, luego la máquina analiza las imágenes y extrae las mediciones y atributos, entre otros, color, tamaño, color del tallo, defectos.

Aún más, la inteligencia artificial también detecta la variación entre las diferentes frutas de una selección, e incluso identifica la variación de color en una sola fruta, como el tomate, que es parte verde y parte rojo. La aplicación también puede medir la forma, para descubrir frutas de tamaños más pequeños que lo óptimo, o con formas diferentes, por ejemplo, bananas con una relación de curvatura inusual.

Comprender el ciclo de retroalimentación continua

Un beneficio adicional de una solución basada en inteligencia artificial que aprovecha los datos del mundo real es que entre más se utilice la plataforma, mejor será el modelo. También continuaremos añadiendo información para mejorar la precisión del modelo. Con el tiempo, se descubrirán más casos extremos, y las predicciones del algoritmo mejorarán naturalmente.

En Clarifruit, nos enorgullecemos de las capacidades de nuestra tecnología de control de calidad de vanguardia, y trabajamos continuamente para ampliar el potencial de nuestra inteligencia artificial. El siguiente paso en nuestro mapa de ruta, ya en desarrollo, es lograr una mayor comprensión de los atributos internos mediante el uso de EIC, la espectroscopía infrarroja cercana. ¡Vea este espacio!

¿Desea ver los beneficios de la inteligencia artificial en su aplicación para productos frescos? Programemos una llamada

 

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