El Dr. Gustavo Pereyra es ingeniero agrónomo, docente e investigador del Laboratorio de Bioquímica y Fisiología Vegetal de la Facultad de Agronomía de la Universidad de la República (UdelaR).
El Dr. Marcel Bentancor es licenciado en Bioquímica, docente e investigador del Laboratorio de Biología Molecular Vegetal de la Facultad de Ciencias (UdelaR), con especialización en robótica e inteligencia artificial.
Apoyo local e internacional para activar el proyecto
Según informaron a El Observador, en 2023 y teniendo como marco un proyecto financiado por el International Development Research Centre (IDRC) de Canadá, gestionado por la Agencia Nacional de Investigación e Innovación (ANII), “establecimos desde cero una red de investigadores de Uruguay y Brasil para impulsar el desarrollo de aplicaciones de nuevas tecnologías en el agro”.
El objetivo inicial de la red fue responder al siguiente interrogante:
¿Es posible usar cámaras e IA para saber cuánta uva va a producir un viñedo sin tener que contar racimo por racimo?
Así surgió un prototipo, iaVid, para estimar el rendimiento de la vid centrado en la variedad emblemática de Uruguay, el Tannat.
“El prototipo consiste en cámaras montadas sobre un tractor que recorren las filas del viñedo capturando videos. Luego, algoritmos de IA procesan esas imágenes para estimar la cantidad de uva presente. En esta oportunidad, como primera aproximación trabajamos de noche con iluminación artificial, lo que nos permitió controlar las condiciones de luz. Los resultados fueron muy alentadores”, expusieron.
Como producto de este trabajo generaron la primera base de datos con imágenes de viñedos en Uruguay y, hasta donde saben, la primera base internacional para la variedad Tannat.
Este trabajo está próximo a ser publicado en repositorios internacionales de acceso abierto.
Esteban Casaretto, Omar Borsani, Jônata Tyska Carvalho, Gustavo Pereyra, Marcel Bentancor, Ignacio Ramírez y Thiago Teixeira Santos.
La segunda etapa
Los profesionales señalaron, también, que “ahora estamos en una segunda etapa del desarrollo del sistema. El año pasado recibimos la aprobación de un segundo proyecto por la ANII a través del Fondo Sectorial INNOVAGRO. Este proyecto comenzó este año y tiene una duración de tres años. El objetivo es mejorar el prototipo inicial, es decir, pasar a trabajar con imágenes diurnas (que es cuando se realizan normalmente las tareas en el viñedo), ampliar el sistema a nuevas variedades más allá del Tannat e incorporar la evaluación de una nueva variable productiva como es la estimación del peso de madera de poda”.
Actualmente se desarrolla la etapa inicial de este nuevo proyecto, preparando los equipos, definiendo los viñedos y coordinando actividades con los actores del sector.
Sobre los beneficios de esta innovación para los productores y/o bodegueros, detallaron que “el sistema que estamos desarrollando tiene como objetivo generar información de calidad para que los productores y asesores puedan tomar decisiones basándose en datos. Hoy gran parte del manejo del viñedo se apoya en la experiencia del técnico, en muestreos muy reducidos y en estimaciones a ojo. El sistema iaVid cambiaría eso, al permitir analizar el viñedo a mayor detalle, generando datos objetivos y repetibles año a año”.
Más allá de eso, en lo concreto e inmediato, “conocer el rendimiento antes de la cosecha permite planificar mejor la vendimia. Por ejemplo permitiría definir mejor cuántos trabajadores contratar, cuántos camiones coordinar, qué capacidad de tanques hay que tener lista en la bodega... hoy esa estimación tiene márgenes de error inciertos”.
Ventajas adicionales del sistema iaVid
A futuro, añadieron, “podemos también hipotetizar con otros potenciales del sistema iaVid. Como el sistema registra la posición georeferenciada de cada imagen, podemos generar mapas que muestran la variabilidad dentro del propio viñedo, hay zonas del viñedo que producen diferente y eso no siempre es visible a simple vista. Esa información habilita lo que en agronomía llamamos viticultura de precisión o manejo sitio-específico. ¿Qué quiere decir esto? Que en lugar de tratar todo el viñedo igual, el productor puede definir zonas de manejo diferencial y aplicar fertilizantes, riego o labores de manera diferenciada según lo que cada sector realmente necesita. Eso tiene un impacto directo en la eficiencia productiva y en la reducción del uso de insumos”.
Así se utiliza
La idea, dijeron, es que el sistema se adapte al trabajo rutinario de los productores.
“El módulo con cámaras se acopla al tractor de la misma forma que cualquier herramienta agrícola. Es más, se podría incorporar a cualquier otra tarea rutinaria en el viñedo, lo que implica que no requeriría un pasada adicional exclusivamente para la toma de imágenes. Una vez el sistema está acoplado al tractor, el tractorista recorre las filas a velocidad normal y las cámaras filman. Luego los algoritmos de IA identifican los racimos, estiman su área y lo correlacionan con el peso real de cosecha. El productor podría recibir el valor del rendimiento de ese set de imágenes e incluso un mapa de su viñedo con la estimación del rendimiento por sectores, expresado en kilos por metro lineal”, explicaron.
Proyecto interdisciplinario e internacional
En Uruguay participan cuatro facultades de la UdelaR: Agronomía, Ciencias, Ingeniería y Arquitectura, Diseño y Urbanismo.
Del sector productivo, el respaldo también ha sido fundamental, remarcaron. Participan productores (grupos de viticultores CREA) y la Asociación Nacional de Bodegueros y a nivel institucional se cuenta con el apoyo del Instituto Nacional de Vitivinicultura (Inavi).
A nivel internacional, colaboró desde el comienzo EMBRAPA Agricultura Digital de Brasil y la Universidad Federal de Santa Catarina.
Y, marcaron, “claramente contar con el apoyo económico de ANII es fundamental para continuar con el desarrollo del producto”.
Este proyecto tiene un pilar en la formación de recursos humanos enfocados en la agricultura digital, subrayaron los profesionales: el proyecto incorpora estudiantes de grado y posgrado de distintas facultades que desarrollan sus tesis en contacto directo con un problema productivo real.
“Uruguay necesita técnicos formados en estas herramientas y este tipo de proyectos es donde eso ocurre de verdad. Estos recursos humanos altamente especializados son esenciales para potenciar el agro en nuestro país, un ámbito en el que las ventajas naturales de nuestro país deben ser potenciadas con la incorporación de nuevas tecnologías”, reflexionaron.
Finalmente, destacaron que la base de datos de imágenes que se va a generar y publicar va a ser de acceso abierto, lo que permitirá que cualquier investigador en el mundo que trabaje en agricultura digital pueda usarla para generar nuevas herramientas, lo que posibilita que se generen nuevos desarrollos y enfoques, es decir, “es Uruguay aportando conocimiento a la ciencia global desde su propia realidad productiva”.
