Estimar con gran precisión el volumen de uvas en los viñedos es ahora una realidad gracias a iaVid, un sistema avanzado que integra cámaras e inteligencia artificial (IA). Este desarrollo, liderado por los doctores Gustavo Pereyra y Marcel Bentancor, promete transformar la gestión vitivinícola.
Los beneficios para viticultores y bodegueros son sustanciales, incluyendo una planificación de vendimia más eficiente, optimización de costes y un aumento en la rentabilidad. El sistema iaVid ha sido validado en dos viñedos comerciales en Canelones, mostrando un margen de error promedio del 10%, con reducciones hasta el 5% en algunos casos, cifras que se alinean con los estándares de exactitud internacionales.
**Expertos detrás del sistema**
El Dr. Gustavo Pereyra, ingeniero agrónomo, es docente e investigador en el Laboratorio de Bioquímica y Fisiología Vegetal de la Facultad de Agronomía de la Universidad de la República (UdelaR). Por su parte, el Dr. Marcel Bentancor, bioquímico, es investigador y profesor en el Laboratorio de Biología Molecular Vegetal de la Facultad de Ciencias (UdelaR), especializado en robótica e inteligencia artificial.
**Orígenes y respaldo del proyecto**
En 2023, el proyecto iaVid comenzó su andadura gracias a la financiación del International Development Research Centre (IDRC) de Canadá, gestionado por la Agencia Nacional de Investigación e Innovación (ANII). Este impulso permitió establecer una red de investigadores entre Uruguay y Brasil, con el objetivo inicial de explorar si las cámaras y la IA podían cuantificar la producción de uva sin recurrir al conteo manual.
De esta iniciativa surgió el primer prototipo iaVid, enfocado en la estimación del rendimiento de la vid para la variedad Tannat, emblemática de Uruguay. Este prototipo utiliza cámaras montadas en un tractor que graban videos mientras recorren los viñedos. Posteriormente, algoritmos de IA procesan estas imágenes para calcular la cantidad de uva. En su fase inicial, se optó por operar de noche con iluminación artificial para controlar las condiciones lumínicas, obteniendo resultados muy prometedores. Este trabajo pionero ha generado la primera base de datos de imágenes de viñedos en Uruguay y, a nivel global, la primera específica para la variedad Tannat, cuya publicación en repositorios internacionales de acceso abierto es inminente.
**Una segunda fase ambiciosa**
Actualmente, el proyecto se encuentra en una segunda etapa de desarrollo, tras recibir un segundo financiamiento de ANII a través del Fondo Sectorial INNOVAGRO, con una duración de tres años. Esta nueva fase busca perfeccionar el prototipo original, trasladando la captura de imágenes al día (momento habitual de las labores vitícolas), extendiendo la compatibilidad del sistema a otras variedades de uva además de Tannat, y sumando la estimación del peso de la madera de poda como una nueva variable productiva. Los equipos están siendo preparados y se coordinan acciones con los actores del sector en esta fase inicial.
**Ventajas clave para la industria**
Los desarrolladores enfatizan que iaVid está diseñado para proveer información de alta calidad, permitiendo a productores y asesores tomar decisiones fundamentadas en datos objetivos, en contraste con los métodos actuales basados en la experiencia, muestreos limitados o estimaciones visuales. La capacidad de iaVid para analizar el viñedo con mayor detalle garantiza datos consistentes y repetibles año tras año.
Un beneficio inmediato es la optimización de la planificación de la vendimia. Conocer el rendimiento antes de la cosecha facilita la contratación de personal, la coordinación de transporte y la preparación de la capacidad de tanques en bodega, eliminando las incertidumbres de las estimaciones tradicionales.
**Hacia la viticultura de precisión**
El potencial futuro de iaVid es aún mayor. Dado que el sistema registra la posición georeferenciada de cada imagen, es posible generar mapas detallados que revelen la variabilidad productiva dentro del viñedo, zonas que a menudo pasan desapercibidas. Esta información es crucial para la «viticultura de precisión» o «manejo sitio-específico». En lugar de aplicar tratamientos uniformes, los productores podrán segmentar el viñedo y ajustar el uso de fertilizantes, riego y otras labores según las necesidades específicas de cada sector, lo que se traduce en una mayor eficiencia y una reducción en el consumo de insumos.
**Integración y uso del sistema**
La facilidad de uso es un pilar fundamental. El módulo de cámaras se acopla a cualquier tractor como una herramienta agrícola más, incluso pudiendo integrarse a otras tareas rutinarias sin requerir un paso adicional. El tractorista recorre las filas a velocidad normal mientras las cámaras filman. Posteriormente, los algoritmos de IA identifican y miden los racimos, correlacionando estos datos con el peso real de la cosecha. El productor recibirá un informe con la estimación del rendimiento, incluyendo un mapa sectorizado de su viñedo expresado en kilos por metro lineal.
**Un esfuerzo multidisciplinar e internacional**
Este ambicioso proyecto cuenta con una fuerte colaboración interdisciplinaria en Uruguay, involucrando a cuatro facultades de la UdelaR: Agronomía, Ciencias, Ingeniería y Arquitectura, Diseño y Urbanismo. El respaldo del sector productivo es crucial, con la participación de grupos de viticultores CREA, la Asociación Nacional de Bodegueros y el apoyo institucional del Instituto Nacional de Vitivinicultura (Inavi). A nivel internacional, EMBRAPA Agricultura Digital de Brasil y la Universidad Federal de Santa Catarina han colaborado desde el inicio. El apoyo económico de ANII es, sin duda, esencial para la continuidad del desarrollo.
El proyecto también prioriza la formación de capital humano en agricultura digital, incorporando a estudiantes de grado y posgrado de diversas facultades que realizan sus tesis sobre problemas productivos reales. Estos profesionales especializados son vitales para potenciar el sector agropecuario uruguayo, aprovechando las ventajas naturales del país con la incorporación de nuevas tecnologías.
Finalmente, la base de datos de imágenes generada por iaVid será de acceso abierto. Esto permitirá a investigadores de agricultura digital en todo el mundo utilizarla para desarrollar nuevas herramientas y enfoques, posicionando a Uruguay como un contribuyente clave de conocimiento a la ciencia global, desde su propia realidad productiva.
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