Clasificación automática de frutas basada en IA, cadena de valor y percepción humana
La clasificación correcta de las frutas es esencial para agregar valor a la cadena productiva y maximizar el rendimiento económico de los productores.
La clasificación es una tarea crítica en la cadena de suministro de frutas, ya que ayuda a garantizar que los productos se vendan a precios justos y que los clientes reciban productos de alta calidad que satisfagan sus necesidades.
La clasificación de frutas se refiere a la separación de las mismas según su calidad, tamaño, peso, madurez, color, defectos, cualidades organolépticas y otros criterios relevantes.
La clasificación suele ser realizada de manera automática con el uso de máquinas de clasificación, diseñadas para identificar y separar las frutas según sus características.
La correcta clasificación de las frutas agrega valor a la cadena productiva de varias maneras:
- Mejora la calidad del producto final: La clasificación ayuda a separar las frutas de baja calidad. Esto significa que un productos de alta calidad pueden ser vendido a un precio más alto, lo que aumenta el valor de la cadena productiva.
- Reduce el desperdicio: La clasificación ayuda a identificar aquellos frutos que no cumplen con los estándares de calidad requeridos. Estos frutos pueden ser descartados o procesados para otros usos.
- Facilita el transporte y almacenamiento: La clasificación ayuda a separar las frutas según su tamaño y peso y otros criterios, facilitando el transporte, almacenamiento y logística interna.
- Satisface las necesidades de los clientes: La clasificación permite a los productores ofrecer frutas que satisfagan las necesidades específicas de los clientes, como frutos de tamaño uniforme para la industria de la transformación, máquinas de envasado, extractores de zumo, adaptación a mercados de diferente nivel económico. Esto aumenta la satisfacción del cliente y la fidelidad a la marca.
El cerebro humano es capaz de clasificar un fruto como «mejor» en base a sus características visuales, como el color, la forma y el tamaño. Esta capacidad proviene de la habilidad del cerebro para procesar la información visual y compararla con otras experiencias previas, lo que permite al cerebro tomar decisiones rápidas y precisas sobre la calidad de los alimentos. Es una estrategia similar a la utilizada en los algoritmos de autoaprendizaje.
La clasificación de un fruto como «mejor» se basa en una serie de características visuales que son comunes a muchos tipos de frutas. Por ejemplo, los frutos de alta calidad suelen tener una forma uniforme y simétrica, un color vibrante y una textura suave y sin magulladuras. Estas características son procesadas por el cerebro a través de la percepción visual y son utilizadas para tomar decisiones sobre la calidad del fruto.
Sin embargo, la clasificación de un fruto como «mejor» en base a características visuales no siempre se corresponde con la realidad. A menudo, la calidad de un fruto depende de otros factores, como la madurez, la frescura y la variedad, que pueden no ser evidentes a simple vista. Por ejemplo, un fruto puede tener una apariencia atractiva, pero puede estar excesivamente maduro o tener un sabor insípido debido a la falta de nutrientes.
Además, la percepción de la calidad de un fruto puede verse influenciada por factores subjetivos, como la experiencia previa del consumidor y las expectativas culturales. Por ejemplo, un consumidor puede preferir un fruto más maduro o más dulce, mientras que otro puede preferir un fruto más firme o más ácido.
En general, la clasificación de un fruto como «mejor» en base a características visuales es un proceso complejo que depende de muchos factores. Si bien la percepción visual es un factor importante en la evaluación de la calidad de los frutos, es importante tener en cuenta otros factores, como la madurez, la frescura y la variedad, para obtener una evaluación precisa de la calidad de los frutos.
El cerebro humano es capaz de clasificar un fruto como «mejor» en base a sus características visuales, pero esta clasificación no siempre se corresponde con la realidad. La calidad de un fruto depende de muchos factores, y es importante tener en cuenta otros factores además de la percepción visual para obtener una evaluación precisa de la calidad de los frutos.
La clasificación automática de frutas basada en inteligencia artificial (IA) es una técnica cada vez más utilizada en la cadena de suministro de frutas, que ofrece una serie de ventajas y desventajas en comparación con la clasificación realizada bajo estrategias clásicas deterministas.
La clasificación automática utiliza tecnologías de visión por computadora y aprendizaje automático para identificar y separar los productos según sus características, como el tamaño, el color, la forma o los defectos en un intento de intentar imitar los procesos psicológicos que utiliza un humano en su estrategia de decisión.
A continuación, analizaremos los puntos a favor y en contra de esta técnica, así como sus similitudes y diferencias respecto de otras aproximaciones más clásicas.
Ventajas de la clasificación automática basada en IA
Como ventajas de la clasificación automática basada en IA podemos señalar:
- Mayor estabilidad en los criterios de selección: Una vez entrenado el sistema bajo las necesidades concretas del cliente, los criterios de selección permanecen constantes en el tiempo, esto ayuda a establecer un criterio de calidad y selección constante.
- Mayor precisión: La clasificación automática puede ser más precisa que la clasificación realizada por otros métodos ya que las los algoritmos de autoaprendizaje pueden identificar pequeñas diferencias en las características de los productos que pueden pasar desapercibidas para un humano.
- Simplicidad de uso: Toda la complejidad de ajuste del patrón de decisión queda recogido en el entrenamiento de la red neuronal que establecerá el criterio de decisión. El usuario no deberá reajustar periódicamente el sistema, el refuerzo de la red de decisión es constante y en tiempo real.
Desventajas de la clasificación automática basada en IA
Los principales inconvenientes de la clasificación automática basada en IA:
- Costo: La implementación de sistemas de clasificación automática puede ser costosa, lo que puede limitar su accesibilidad para los productores y comerciantes más pequeños. Trabajamos en esta linea para reducir costes y disponer de una herramienta de aplicación universal.
- Necesidad de entrenamiento y mantenimiento: Los sistemas de clasificación por autoaprendizaje requieren de un entrenamiento y mantenimiento regular. Disponemos de herramientas de fácil uso para implementar este trabajo.
- Limitaciones en la capacidad de las máquinas: Las máquinas pueden tener dificultades para clasificar productos que tienen características inusuales o cambiantes, lo que puede limitar su capacidad de adaptarse a situaciones nuevas y desconocidas.
Al final, los métodos de clasificación automáticos van a intentar replicar los procesos internos de decisión que tomaría un humano, hay similitudes y diferencias que pueden ser importantes pero que con el tiempo, se irán estrechando:- Ambos utilizan criterios de clasificación basados en características visuales.
- La clasificación automática es más rápida y precisa que la clasificación realizada por un humano, pero puede ser limitada por la capacidad de las máquinas para adaptarse a situaciones nuevas y desconocidas.
- La clasificación realizada por un humano puede ser más flexible y adaptarse mejor a situaciones nuevas y desconocidas, pero puede ser más lenta y propensa a errores.
Como acabamos de ver, la clasificación automática de frutas basada en IA ofrece una serie de ventajas y desventajas en comparación con la clasificación realizada por un humano o por un sistema basado en una
estrategia clásica de decisión.
Si bien la clasificación basada en IA puede ser más cercana a la decisión de un humano, puede ser limitada por la capacidad de las máquinas para adaptarse a situaciones nuevas y desconocidas. Por otra parte, la clasificación realizada por un humano puede ser más flexible y adaptarse mejor a situaciones nuevas y desconocidas, pero es infinitamente más lenta, propensa a errores y carente de estabilidad en el criterio de selección.
En última instancia, la decisión de utilizar una estrategia basada en IA o la clasificación realizada bajo una estrategia más clásica dependerá de las necesidades específicas de la cadena de suministro y de los recursos disponibles para implementar cada método.
En Ingivision SLL apostamos definitivamente por las nuevas tecnologías basadas en IA para nuestro sistema de mayores prestaciones, IngiGrader. Las tecnologías basadas en IA están evolucionando rápidamente y la demanda de soluciones de clasificación de frutas basadas en IA está aumentando exponencialmente.
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