Un equipo de investigadores de la Universidad Estatal de Carolina del Norte (NC State University) está desarrollando una herramienta, basada en inteligencia artificial y visión computacional, para ayudar a productores de arándanos a estimar rendimientos y monitorear la madurez de la fruta directamente en campo.
El proyecto, liderado por la investigadora Jing Zhang del Translational Plant Phenomics Lab, utiliza una aplicación móvil que permite fotografiar plantas de arándanos y obtener automáticamente estimaciones sobre cantidad de fruta y porcentaje de madurez.
La tecnología funciona mediante un modelo de visión computacional entrenado con miles de imágenes etiquetadas, capaz de diferenciar fruta madura e inmadura, además de identificar individualmente las bayas presentes en cada planta.
Para validar el sistema, investigadores y agentes de extensión recopilaron imágenes en 10 huertos comerciales de Carolina del Norte utilizando teléfonos inteligentes y cámaras portátiles. Posteriormente, compararon los resultados automáticos con conteos manuales realizados en terreno.
Según el equipo investigador, la herramienta busca apoyar la planificación de cosecha y la gestión de mano de obra, considerando que los arándanos requieren múltiples pasadas debido a su maduración desuniforme.
Actualmente, el sistema continúa en fase de desarrollo y expansión hacia nuevas variedades, por lo que aún no está disponible comercialmente para productores.
Además del arándano, el equipo de NC State también está aplicando tecnologías similares en otros cultivos y desafíos agrícolas, incluyendo enfermedades en frutillas
