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La inteligencia artificial ayuda a reducir la podredumbre de la corona en las bananas

En la Cool Logistics de la semana pasada, el desperdicio de alimentos ocupó un lugar destacado en el orden del día y se debatió cómo reducirlo en la cadena de suministro.

Theofrastos Mantadelis, fundador de dimetra.eu, ha colaborado con AgroFair, empresa pionera en comercio justo y en la producción de bananas convencionales y ecológicas. Theo ha creado una aplicación de inteligencia artificial para predecir y reducir el riesgo de podredumbre de la corona en las bananas.

La podredumbre de la corona se produce en las bananas durante el transporte de largas distancias. La forma de limitarla, especialmente en las bananas ecológicas, es utilizar contenedores de atmósfera controlada, pero se trata de un envío caro.

AgroFair recopiló una gran cantidad de datos sobre la calidad de sus bananas al llegar a los destinos y, tras analizarlos, Theo descubrió una fuerte correlación entre la podredumbre de la corona y el aumento de las temperaturas en las zonas de producción, así como el tiempo de transporte.

Desarrolló una aplicación de inteligencia artificial para modelar el riesgo de que las bananas desarrollen la podredumbre de la corona. Puede predecir si las bananas desarrollarán la enfermedad en tránsito antes de ser enviadas. Además puede mostrar cómo los diferentes factores contribuyen a ese riesgo, entre ellos: el lugar de producción, las fechas de cosecha y el envasado.

El modelo de IA predice un riesgo nulo, bajo o alto con una precisión del 96%. Si el riesgo es alto, las bananas deben ser enviadas en atmósfera controlada, especialmente si van a someterse a un largo trayecto.

Los resultados de Perú han sido muy positivos y se ha producido una reducción del 50% de la podredumbre de la corona a la llegada. Esto significa menos desperdicio y mayores ganancias cuando las bananas llegan al mercado.

La inversión es de unos 20.000 dólares y el tiempo de amortización es inferior a un año, según Theo.

Theo expresó que la IA y el aprendizaje automático pueden desempeñar un papel importante en la reducción de los problemas de calidad, pero para ello hay que tener buenos datos históricos. Cuantos más datos se tengan, mejores serán los resultados. El experto actualmente está estudiando otras enfermedades y otros tipos de fruta.


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