El pradejonero Rubén Íñiguez, Doctor cum laude con mención internacional, por su herramienta de IA para predecir la producción de uva
El investigador pradejonero Rubén Íñiguez Mangado ha obtenido el título de doctor con una tesis que desarrolla nuevas herramientas basadas en Inteligencia Artificial, análisis de imagen y sensores RGB para estimar con precisión la cantidad de uva que producirá un viñedo. El trabajo ha sido calificado con sobresaliente ‘cum laude’ y cuenta con mención internacional.
La investigación, realizada en el Departamento de Agricultura y Alimentación de la Universidad de La Rioja, dentro del Grupo de Investigación Televitis y en colaboración con el Instituto de Ciencias de la Vid y del Vino (ICVV), busca dar respuesta a uno de los principales desafíos de la viticultura: conocer con antelación el rendimiento de un viñedo.
La tesis, titulada “Estimación de la producción de uva en viñedos comerciales mediante inteligencia artificial, análisis de imagen y uso de sensores RGB”, ha sido dirigida por Manuel Javier Tardáguila Laso, catedrático de Viticultura de Precisión de la Universidad de La Rioja, y Salvador Gutiérrez Salcedo, profesor de Ciencias de la Computación de la Universidad de Granada.
Los métodos tradicionales para calcular la cosecha se basan en muestreos manuales que requieren tiempo y mano de obra, además de ofrecer una visión limitada de la variabilidad existente dentro de una misma parcela. Frente a ello, el trabajo de Íñiguez propone sistemas capaces de obtener estimaciones rápidas y fiables directamente en campo y en condiciones reales de trabajo.
La investigación se estructura en cinco estudios complementarios centrados en la detección automática de racimos en distintas situaciones. Entre ellas se incluyen viñedos con abundante vegetación, diferentes fases de desarrollo de la vid y condiciones variables de iluminación, tanto diurna como nocturna.
Los resultados muestran que la Inteligencia Artificial aplicada a la viticultura permite identificar racimos e inflorescencias con un elevado nivel de precisión. Además, el estudio determina cuáles son los momentos más adecuados del ciclo vegetativo para capturar imágenes fiables y generar estimaciones más exactas.
La tesis también incorpora modelos capaces de reconocer automáticamente el estado fenológico de la vid, una información clave para interpretar correctamente los datos obtenidos y mejorar la gestión agronómica de las explotaciones.
Otro de los avances desarrollados consiste en un sistema de análisis morfológico que estima el peso de los racimos a partir de su forma. Esta información completa los datos necesarios para realizar una predicción temprana de la producción de uva y facilitar la planificación de la vendimia.
Según las conclusiones del estudio, estas herramientas pueden contribuir a una viticultura más eficiente y sostenible, ayudando a agricultores y bodegas a optimizar recursos y tomar decisiones con mayor anticipación.
Durante el desarrollo de la tesis doctoral, Rubén Íñiguez realizó una estancia de investigación en el South African Grape and Wine Research Institute (SAGWRI) de la Universidad de Stellenbosch, en Sudáfrica. El proyecto ha contado con financiación mediante un contrato FPI-UR y diversas ayudas ATUR destinadas a la realización de tesis doctorales.
