Estudios aplicados:

Arándano: cuatro estudios aplicados ya están disponibles para descarga en Blueberries Consulting

Incorporados en enero a la sección Estudios, abordan evaluación de calidad con imágenes e inteligencia artificial, manejo bajo estrés salino, evidencia de polinización nocturna y detección de madurez en fincas. La plataforma se actualiza cada semana con nuevas publicaciones.

Como parte de los contenidos técnicos que Blueberries Consulting difunde en su portal, ya están disponibles para descarga cuatro estudios incorporados recientemente a la sección Estudios, donde los usuarios podrán encontrar publicaciones de investigación, ensayos y análisis organizados por categorías temáticas, en un repositorio que se actualiza semana a semana.

La selección se enfoca en desafíos que hoy marcan la competitividad del arándano: medir la calidad con mayor objetividad, sostener el rendimiento bajo condiciones adversas y mejorar la precisión en decisiones de cosecha y selección de fruta.

Con más de una década de contenidos, la biblioteca reúne información sobre agroindustria y comercialización, arándanos y salud, calidad y postcosecha, fisiología y genética, plagas y enfermedades, química agrícola, riego y gestión del agua, suelos y sustratos, sustentabilidad y medio ambiente, además de tecnología e innovación, entre otros temas.

Con la divulgación de estos estudios, Blueberries Consulting refuerza su propósito de compartir conocimiento especializado y entregar evidencia científica y técnica útil para productores, asesores, técnicos y profesionales del rubro.

De esta manera, la selección de enero, pone el foco en la conversación técnica y comercial del arándano: cómo evaluar calidad con mayor rapidez y menor costo, cómo responder a estrés abiótico como la salinidad, qué nuevas hipótesis aparecen sobre polinización y cuaja vinculadas con la actividad nocturna, y cómo avanzar en automatización con modelos capaces de detectar madurez en condiciones reales de huerto, donde la oclusión y la complejidad del entorno suelen dificultar la evaluación.

Los cuatro estudios, en breve

Evaluación de calidad con imágenes y aprendizaje automático

Este estudio propone una vía no destructiva para estimar parámetros de calidad mediante análisis de imágenes y modelos de aprendizaje automático. El enfoque se basa en imágenes RGB capturadas con dispositivos móviles y en algoritmos que permiten predecir variables como sólidos solubles y firmeza, mejorando la capacidad predictiva al incorporar el componente de machine learning. Para productores y exportadores, el valor está en avanzar hacia monitoreo más frecuente y estandarizado, con menor dependencia de muestreos destructivos y laboratorio.

Melatonina exógena y desempeño de plántulas bajo estrés salino

El trabajo evalúa cómo cambia el crecimiento y la respuesta fisiológica de plántulas de arándanos cuando se aplica melatonina bajo condiciones de estrés salino. Los resultados describen mejoras asociadas al tratamiento, incluyendo menor daño oxidativo y un balance iónico más favorable. Como evidencia, ofrece un punto de partida útil para orientar ensayos locales y discusiones técnicas sobre estrategias de mitigación de estrés, tanto en viveros como en etapas tempranas de establecimiento.

Evidencia sobre polinización nocturna en arándanos

La investigación abre una línea de análisis poco explorada en agricultura: la posibilidad de polinización nocturna. Presenta evidencia de disponibilidad de néctar durante la noche y observaciones de polen de arándano en polillas capturadas en fincas. Aunque la importancia relativa frente a la polinización diurna aún requiere más investigación, el aporte inmediato es ampliar el enfoque con que se evalúa el servicio de polinización e incorporar variables de biodiversidad y manejo que podrían incidir en la cuaja.

Detección de madurez en huerto con un modelo liviano

El estudio GLL-YOLO presenta una red liviana orientada a detectar madurez de frutos en condiciones reales de finca, donde racimos densos, oclusión y fondos complejos suelen reducir precisión. Propone mejoras sobre una arquitectura YOLO y reporta avances tanto en desempeño como en eficiencia computacional, acercando su uso a dispositivos de borde. Para la industria, representa un paso relevante hacia herramientas que apoyen la cosecha y la segregación de fruta con criterios más objetivos.

Los cuatro documentos ya están disponibles para descarga en la sección Estudios de Blueberries Consulting. Revisarlos permite identificar enfoques concretos para fortalecer decisiones en campo y exportación, y seguir de cerca la evidencia que se suma mensualmente al repositorio.

Fuente
BlueBerries Consulting

Articulo anterior

Artículo siguiente

ARTÍCULOS RELACIONADOS

Perú abre las puertas al abejorro Bombus atratus
«Las variedades de Sekoya debutan en la cosecha india de arándanos»
Decisiones que mejoran la próxima temporada de arándanos