Decisiones basadas en datos: la inteligencia artificial allana el camino para estimaciones precisas del rendimiento de los cultivos para los productores de arándanos y uvas

En un mundo digital y con gran cantidad de datos, a los productores les puede resultar difícil aislar información significativa y traducirla en una toma de decisiones rentable. Es un desafío que la cofundadora y directora ejecutiva de Bitwise Agronomy, Fiona Turner, experimentó en su propio viñedo, 'Jinglers Creek' en Tasmania, y algo que se dispuso a cambiar. Utilizando su experiencia en desarrollo de tecnología e inteligencia artificial (IA), Fiona ayuda a los productores a capturar datos que estiman con precisión el rendimiento de los cultivos hortícolas, lo que permite una mejor gestión.

Fiona tiene la agricultura en sus venas, creció en una granja de carne y ovejas en la zona rural de Nueva Zelanda. Admite que «cayó» en el mundo del desarrollo y la gestión de nuevos productos cuando se mudó a Australia. En este espacio, Fiona ha creado tecnología orientada a resultados basada en IA y análisis predictivo, ha adquirido experiencia en el uso de maquinaria a gran escala, líneas de producción y una gran cantidad de big data.

Después de 15 años desarrollando nuevos productos y herramientas de gestión en varias industrias, Fiona volvió a la tierra.

“Creo que siempre tienes esa sangre de granjero en ti. Me gusta mucho el big data, pero decidí que quería volver a la tierra, así que compré un viñedo”, dijo Fiona.

No mucho después de comprar Jinglers Creek Vineyard en 2017, Fiona identificó problemas con el conjunto de datos y el software disponible que supuestamente la ayudaría a administrar sus cultivos.

“No tenía experiencia en horticultura o viticultura, y necesitaba una manera de llevar información a las personas que pudieran decirme qué hacer”, dijo.

“Estuve tratando de resolver mis propios problemas y comencé a tomar videos de mis cultivos. Tengo una gran experiencia en tecnología y desarrollo de productos, y me di cuenta de que el problema es más grande que lo que estoy haciendo. Así nació el producto Bitwise Agronomy GreenView ”.

Proporcionar a los productores datos significativos a nivel de cultivo

Después de hablar con colegas y partes interesadas en la industria del vino, Fiona descubrió que había una fuerte demanda del mercado para mejorar la precisión de las estimaciones de rendimiento, para abordar desafíos como la oferta del mercado y la contratación de mano de obra. Por lo tanto, GreenView se desarrolló con un enfoque centrado en el agricultor.

GreenView combina la visión por computadora, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para contar y medir las etapas de desarrollo de los cultivos hortícolas, brindando a los productores información como el número de bayas y racimos, la longitud de los brotes y la madurez de la fruta.

Fiona dijo que la tecnología proporciona una vista diferente a las imágenes aéreas en las que los productores de uvas y bayas han confiado en el pasado para obtener información sobre la producción de cultivos.

“Las imágenes aéreas analizan un bloque completo y utilizan análisis predictivos basados ​​en la cobertura del dosel, mientras que GreenView está sentado en la planta y observa las piezas individuales de fruta, que no se pueden ver de arriba hacia abajo, y realiza un conteo y un pronóstico basado en en lo que realmente podemos ver”, dijo Fiona.

“El producto funciona mediante el uso de una cámara GoPro, conectada a la maquinaria agrícola existente, que graba imágenes de video laterales de los cultivos, planta por planta, todo mientras el productor realiza trabajos como cortar el césped, aplicar mantillo o rociar”.

Ella dijo que las imágenes luego se cargan en el portal GreenView y se analizan con IA.

“Le enseñamos a la IA a ver como un agrónomo o un viticultor, busca los diferentes estados fenológicos del cultivo y mide y cuenta la fruta. Luego, los productores reciben esta información en un formato de informe que es valioso para pronosticar el rendimiento de los cultivos o cambiar las tareas operativas”.

Fiona dijo que esta información puede ser beneficiosa para administrar la mano de obra, reducir la pérdida de cultivos, mejorar la calidad y proporcionar una estimación del rendimiento de los cultivos. Todos los factores críticos para el resultado final de un negocio.

“La industria de las bayas gasta miles al año contando arándanos. Podemos contar esos arándanos por una fracción del costo, ahorrando costos de mano de obra y aumentando la precisión del conteo”, dijo Fiona.

“Una mayor precisión conduce a mejores pronósticos que luego pueden transmitirse al mercado. Esto significa que es menos probable que los productores salgan perdiendo, sean rechazados o penalizados por no tener el alimento que se pronosticó originalmente”.

El producto Bitwise Agronomy GreenView ahora es utilizado por 70 empresas en ocho países. En 2021, el trabajo de Fiona en IA con Bitwise Agronomy consiguió su segundo finalista en el premio Mujeres en IA Innovador del año y ganadora en la categoría IA en agronegocios .

Más recientemente, en asociación con Burro, una plataforma robótica colaborativa que busca resolver los problemas laborales que enfrentan los agricultores, Bitwise Agronomy ha sido seleccionado como uno de los 10 principales ganadores de nuevos productos en la World Ag Expo 2023.

Desarrollo de agtech con un enfoque que prioriza al agricultor

Cuando se trata de agtech y datos, Fiona cree que no hay una solución que se adapte a toda la granja. Ella dijo que se necesitan soluciones integradas, conjuntos de datos y compañías de software para proporcionar a los productores una imagen completa de su granja para permitir decisiones rentables y basadas en datos.

“Se trata de reunir todos estos conjuntos de datos diferentes y empresas de tecnología agrícola para obtener los resultados que buscaba el agricultor”, dijo.

A Fiona le apasiona poner al agricultor en primer lugar, escuchar lo que dice para comprender lo que quiere y cómo brindarle el apoyo necesario para que tenga éxito.

“Hay tantos parámetros y factores ambientales involucrados cuando estás en el campo que dificultan el desarrollo de la tecnología agrícola”, dijo.

“El clima cálido, el clima frío o la lluvia y todo el mundo también tiene poco tiempo. Debe hacer que su producto sea fácil de usar para los agricultores y adecuado para su propósito. Si no comprende a quién le está vendiendo o sus necesidades, la adopción será realmente difícil.

“También es importante centrarse en los agricultores que son los primeros en adoptar y tienen el apetito de usar la nueva tecnología, y luego trabajar realmente con ellos para convertirse en defensores del producto. Luego, otros agricultores que podrían ser más reacios al riesgo se sienten más cómodos probando la tecnología porque su vecino ha confirmado que la tecnología agrícola se probó, probó y funcionó, además de tener un retorno de la inversión positivo”, dijo Fiona.

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