Rubén Íñiguez Mangado es el autor de la tesis ‘Estimación de la producción de uva en viñedos comerciales mediante inteligencia artificial, análisis de imagen y uso de sensores RGB’, por la que ha obtenido la calificación de sobresaliente ‘cum laude’ con mención internacional al título.
La investigación aborda uno de los grandes retos de la viticultura, como es prever cuánta uva producirá un viñedo con la suficiente antelación para poder tomar decisiones importantes sobre su manejo, ha detallado este viernes la UR en una nota.
Ha explicado que los métodos tradicionales, basados en muestreos manuales, son lentos, requieren mano de obra y no reflejan bien la enorme variabilidad que existe dentro de un viñedo.
Íñiguez, para resolver este problema, ha desarrollado un conjunto de herramientas que permiten estimar los componentes de la producción de forma rápida y precisa, directamente en el campo y bajo condiciones reales de trabajo.
La tesis, a lo largo de cinco estudios complementarios, analiza cómo mejorar la detección automática de racimos en diferentes situaciones, desde viñedos con mucha vegetación que dificulta la visibilidad hasta distintas fases del desarrollo de la vid y diversas condiciones de iluminación, como luz natural o iluminación artificial por la noche.
Los resultados obtenidos muestran que la IA es capaz de identificar racimos e inflorescencias con alta precisión y establecen el mejor momento del ciclo vegetativo para obtener imágenes fiables.
Además, se han logrado modelos que reconocen automáticamente el estado fenológico de la vid, un dato esencial para interpretar correctamente las imágenes y facilitar la gestión del viñedo, ha subrayado.
También se ha desarrollado un método de análisis morfológico, que permite estimar el peso de los racimos a partir de su forma, lo que complementa la información necesaria para prever el rendimiento final.
«Este trabajo demuestra que la inteligencia artificial puede convertirse en una herramienta clave para una viticultura más eficiente y sostenible», según Íñiguez, al ofrecer a los agricultores y a las bodegas estimaciones tempranas y fiables del rendimiento, fundamentales para planificar la vendimia, ajustar manejos y optimizar recursos.
