Incorporación de herramientas de inteligencia artificial y visión computacional para la predicción del rendimiento en Vitis vinifera cv Tannat.
El proyecto se realizó en el período 2023–2024 y contó con la participación de instituciones de la Universidad de la República (Udelar), la Facultad de Agronomía (Fagro), la Facultad de Ciencias (Fcien) y la Facultad de Ingeniería (Fing). Este trabajo conjunto permitió integrar diferentes miradas y capacidades técnicas, favoreciendo un abordaje interdisciplinario de la problemática productiva.
Además de los equipos nacionales, el proyecto contó con la participación de instituciones de Brasil con destacada trayectoria en innovación agraria: Embrapa Agricultura Digital y la Universidad Federal de Santa Catarina. La colaboración con estos grupos de investigación regionales fue clave para incorporar nuevas metodologías y aprovechar experiencias ya consolidadas en el campo de la agricultura digital.
El proyecto tuvo su implementación en Uruguay, específicamente en los departamentos de Canelones y Montevideo, territorios que representan zonas estratégicas para la producción vitivinícola y para la instalación de tecnologías experimentales. Esta distribución geográfica permitió evaluar las herramientas en distintos contextos y condiciones productivas.
El objetivo central del proyecto consistió en avanzar en la incorporación en Uruguay de técnicas de agricultura digital aplicadas a la vitivinicultura, promoviendo su adaptación local y fortaleciendo las capacidades científicas y tecnológicas del país. Para ello, fue clave el trabajo con los equipos de las instituciones de Brasil y las instituciones de la Udelar, favoreciendo el intercambio de conocimientos y el desarrollo de soluciones ajustadas.
Presentación y resumen
La actividad agrícola moderna incorpora cada vez más procesos de automatización y herramientas de análisis de datos que posibilitan un monitoreo más preciso de las situaciones productivas, así como un ajuste oportuno y eficiente de las prácticas de manejo. Este enfoque, que integra tecnologías digitales en todas las etapas del proceso agrícola, se conoce como agricultura digital.
En el caso de la vitivinicultura, es habitual que los productores y también otros actores de la cadena industrial realicen inspecciones visuales de las plantas para tomar decisiones de manejo. Sin embargo, se trata de un sistema productivo muy dependiente de las condiciones de cultivo, por lo que resulta esencial predecir tempranamente el rendimiento de la cosecha y adaptar las prácticas de manejo en el momento adecuado.
Hoy en día, la estimación del rendimiento sigue siendo una tarea manual y demandante, aunque en los últimos años se la ha identificado como un proceso con gran potencial de automatización.
En este trabajo se desarrolló un sistema basado en inteligencia artificial y visión computacional capaz de analizar imágenes de viñedos y estimar de manera anticipada su rendimiento. Esta herramienta representa un avance significativo hacia la incorporación de tecnologías digitales en la producción vitivinícola, contribuyendo a mejorar la precisión, reducir la carga de trabajo y potenciar la toma de decisiones a nivel productivo.
Resultados
Este proyecto se organizó en tres líneas de acción. La primera línea consistió en el diseño y fabricación de un dispositivo de bajo costo para la captura automatizada de imágenes de viñedos, lo que permitió generar una base de datos con imágenes anotadas para su posterior procesamiento mediante técnicas de aprendizaje automático.
La segunda línea, evaluó distintos métodos con el objetivo de desarrollar una herramienta capaz de detectar racimos de uvas y, a partir de ello, predecir el rendimiento de los viñedos.
La tercera línea, se centró en la creación de una red de investigadores en biología vegetal e inteligencia artificial, destinada a impulsar el desarrollo de la vitivinicultura digital en la región. En este marco, se realizaron actividades de difusión dirigidas a investigadores, estudiantes y productores, destacando los beneficios de incorporar este tipo de herramientas. El prototipo desarrollado tiene el potencial de transformarse en un producto comercial accesible para los productores, con el valor agregado de ser un desarrollo generado en la región.
