Una tesis desarrolla nuevas herramientas de IA para prever con precisión la cantidad de uva que producirá un viñedo
Una tesis doctoral –llevada a cabo por Rubén Íñiguez Mangado ha desarrollado en la Universidad de La Rioja– ha desarrollado nuevas herramientas basadas en Inteligencia Artificial, análisis de imagen y sensores RGB que permiten una estimación temprana, rápida y precisa de la cantidad de uva que producirá 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 desarrollada en el Departamento de Agricultura y Alimentación, dentro del Grupo de Investigación Televitis, en colaboración con el Instituto de Ciencias de la Vid y del Vino (ICVV).
La investigación, dirigida por Manuel Javier Tardáguila Laso, catedrático de Viticultura de Precisión de la Universidad de La Rioja, y Salvador Gutiérrez Salcedo, profesor Titular de Ciencias de la Computación de la Universidad de Granada, ha obtenido la calificación de sobresaliente ‘cum laude’ con mención internacional al título.
Está realizada desde el Departamento de Agricultura y Alimentación de la UR dentro del Grupo de Investigación Televitis y en colaboración con el Instituto de Ciencias de la Vid y del Vino (ICVV), se centra en uno de los principales desafíos de la viticultura: conocer con antelación el rendimiento de una explotación para mejorar la toma de decisiones.
Los métodos tradicionales para calcular la producción se basan en muestreos manuales que requieren tiempo y personal especializado. Además, presentan limitaciones para reflejar la variabilidad existente dentro de un mismo viñedo.
Con el objetivo de superar estas dificultades, la tesis ha diseñado un conjunto de herramientas que utilizan Inteligencia Artificial aplicada a la viticultura y análisis de imágenes RGB para estimar los distintos componentes de la producción directamente en campo y en condiciones reales de trabajo.
El trabajo reúne cinco estudios complementarios en los que se analiza la detección automática de racimos en diferentes escenarios. Entre ellos figuran viñedos con abundante vegetación, distintas fases de desarrollo de la vid y condiciones variables de iluminación, tanto con luz natural como mediante sistemas artificiales durante la noche.
Los resultados muestran que estas tecnologías permiten identificar racimos e inflorescencias con un elevado nivel de precisión. Además, la investigación determina cuáles son los momentos más adecuados del ciclo vegetativo para capturar imágenes fiables y desarrollar estimaciones más exactas del rendimiento.
La tesis también ha logrado crear modelos capaces de reconocer automáticamente el estado fenológico de la vid, una información clave para interpretar correctamente las imágenes y facilitar la gestión de las explotaciones vitícolas.
Otro de los avances destacados es el desarrollo de un sistema de análisis morfológico que estima el peso de los racimos a partir de su forma. Esta información completa los datos necesarios para calcular con mayor precisión la producción final de uva.
La investigación ha estado dirigida por Manuel Javier Tardáguila Laso, catedrático de Viticultura de Precisión de la Universidad de La Rioja, y Salvador Gutiérrez Salcedo, profesor titular de Ciencias de la Computación de la Universidad de Granada.
Durante el desarrollo de la tesis, Rubén Íñiguez realizó una estancia de investigación en el South African Grape and Wine Research Institute (SAGWRI), perteneciente a la Stellenbosch University de Sudáfrica. El proyecto contó con financiación a través de un contrato FPI-UR y diversas ayudas ATUR destinadas a la realización de tesis doctorales.
