Una investigación desarrollada en la Universidad de La Rioja introduce nuevas metodologías basadas en inteligencia artificial, análisis de imagen y sensores RGB para optimizar la estimación del rendimiento en viñedos.
Una tesis doctoral llevada a cabo por Rubén Íñiguez Mangado 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 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, obteniendo la calificación de sobresaliente ‘cum laude’ con mención internacional.
Innovación en la predicción del rendimiento de la vid
La investigación aborda uno de los grandes retos de la viticultura: prever cuánta uva va a producir un viñedo con la suficiente antelación para poder tomar decisiones importantes sobre su manejo. Los métodos tradicionales, basados en muestreos manuales, son lentos, requieren mano de obra y no reflejan bien la variabilidad que existe dentro de una parcela. Para resolver este problema, el estudio ha desarrollado un conjunto de herramientas tecnológicas que permiten estimar los componentes de la producción directamente en campo y bajo condiciones reales de trabajo.
A lo largo de cinco estudios complementarios, el trabajo analiza cómo mejorar la detección automática de racimos en diferentes situaciones, desde viñedos con alta densidad foliar hasta distintas fases del desarrollo de la vid y diversas condiciones de iluminación. Los resultados obtenidos muestran que los modelos de inteligencia artificial son capaces de identificar racimos e inflorescencias con alta precisión, estableciendo además el momento idóneo del ciclo vegetativo para capturar imágenes fiables.
La tesis 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).
Análisis morfológico y sostenibilidad en el viñedo
Asimismo, la investigación ha logrado implementar modelos que reconocen automáticamente el estado fenológico de la vid, un dato esencial para interpretar correctamente las imágenes. Por último, se ha desarrollado un método de análisis morfológico que permite estimar el peso de los racimos a partir de su geometría, completando la información necesaria para prever el rendimiento final de la vendimia.
Rubén Íñiguez explica que «este trabajo demuestra que la inteligencia artificial puede convertirse en una herramienta clave para una viticultura más eficiente y sostenible, ofreciendo a agricultores y bodegas estimaciones tempranas y fiables del rendimiento, fundamentales para planificar la vendimia, ajustar manejos y optimizar recursos».
Durante su tesis, el doctor Íñiguez Mangado ha realizado una estancia de investigación en el South African Grape and Wine Research Institute (SAGWRI) de la Stellenbosch University (Sudáfrica). También ha contado con financiación a través de un contrato FPI–UR y de diversas ayudas ATUR para la realización de tesis doctorales.
