Domingo 1 de Agosto de 2021

VIDEO: CER Analytics propone uso de herramientas digitales para mejorar la eficiencia en producción de cereza

Julio 22, 2021

Pudiendo obtener un 35% de mejor predicción de cosechas en cerezos y un 15% de ahorro en los costos productivos, CER Rosario invitó a los productores de cerezas a unirse a la tecnología de la BigData.

En una nueva jornada de los #MiércolesOnline de Fedefruta, José Miguel Figueroa y Flamino Leiva del Centro de Investigación y Desarrollo Agrícola (CER) Rosario, dieron a conocer a los productores las posibilidades del modelo predictivo en cerezas a partir de la BigData, a través del uso práctico y eficiente de esta tecnología que permite asegurar un producto de calidad en tiempos óptimos.

“Es increíble cómo los #MiércolesOnline están marcando, durante el invierno, una hora de conversación de tiempo técnico, gremial, político”. Con estas palabras de bienvenida a los asistentes, el presidente de Federación de Productores de Frutas de Chile, Jorge Valenzuela, abrió el seminario técnico sobre BigData enfocado en cerezas. “El tema de la información, la Bigdata, es hoy lo que nos está moviendo. Es un tremendo tema, súper contingente, un producto tan importante para nosotros en exportación, con todos los conceptos de información, de cómo interpretar, para tomar buenas decisiones y estar bien informado”.

El proyecto CER Analytics

CER Analytics es un proyecto que desde hace tres años busca consolidarse como una herramienta eficiente para optimizar la toma de decisiones en el cultivo de cerezos y, prontamente, en la uva de mesa. En el marco de un sensible escenario para la industria generado por la incertidumbre -debido principalmente a los factores socio-político, emergencia laboral y cambio climático-, utilizar Data Science sobre una gran cantidad de datos que correlacionen variables y permitan alertar sobre escenarios futuros, se posiciona como un valioso instrumento de gestión para los productores.

José Miguel Figueroa, gerente de nuevos proyectos en CER Rosario puso en contexto la industria en Chile. “Hoy día como industria estamos muchas veces tomando decisiones de manera monofocal, es decir, de un solo set de datos”. Las asesorías discontinuas, el trabajo con muestreos no protocolizados y una baja fiscalización de los datos, son otras de las características que se presentan en el sector. “Somos la industria que está más alejada de las herramientas de digitalización”, enfatizó el experto.

Bajando 320 variables desde cuatro fuentes de información (meteorológica, análisis de laboratorio, información satelital y datos productivos), CER Analytics relaciona esos datos entre sí, basándose en variables de cantidad, calidad y de fechas de cosechas, con el objetivo de reducir las incertidumbres del rubro, anticipar y modelar escenarios, y sistematizar datos en una base segura y sólida.

Beneficios para los productores

Respecto a la eficiencia de la propuesta de CER Analytics, Figueroa comenta que han observado que “tenemos un 35% mejor de predicción de cosecha y, además, estamos generando estos algoritmos no solamente relacionados a la cuaja y al rendimiento, sino que también a la calidad en términos de calibre, calidad soluble, firmeza y al tiempo estimado de cosecha”.

La herramienta también permite optimizar las operaciones, hasta un 15% de ahorro en los costos productivos. “En algunos huertos en donde nosotros ocupamos los modelos predictivos, logramos ahorrarnos uno o, incluso, dos raleos. Eso cuando lo llevas a un presupuesto, cuando te está costando mil a dos mil pesos por planta el raleo, es un ahorro considerable”, explica el experto. Asimismo, optimizando en lo productivo se mejora la fiscalización de los datos y se puede aumentar un 10% en los ingresos.

CER Analytics cree que en la agroindustria “hay una tendencia por parte de los productores o las agrícolas a usar cada vez más datos, creemos que es una tendencia que se va a mantener y crecer, por lo tanto, da espacio para pensar en estos proyectos de modelación de BigData”.

Hoy poseen 2.800 hectáreas inscritas en la plataforma, con una distribución varietal encabezadas por Regina y Lapins con un 23,2% cada una, seguida de Santina (22,2%) y Bing (10,1%).

Herramientas disponibles para la temporada 2021

Para poder captar los datos más representativos posibles, CER Analytics dispone de cuatro herramientas principales: monitoreo inteligente, app para conteo, sistema de alertas y modelación de variables.

La principal herramienta, el monitoreo inteligente, “es una recomendación de muestreo de acuerdo a análisis de índices vegetacionales y homogeneidad de muestras”, comentó Figueroa. La plataforma genera automáticamente un muestreo representativo.

Luego, la aplicación para conteos, contó que “lo que hace esta plataforma es asociar la latitud y longitud de acuerdo al análisis NDVI y representativo del cuartel; es abrir la app y uno puede anotar, en vez de anotar en el cuaderno, anotar en la aplicación”.

Con la gran cantidad de datos se puede desarrollar el sistema de alertas, para advertir sobre datos erróneos. “Lo que buscamos con esta herramienta no es solamente la representatividad dada por el NDVI, sino además la fiscalización de los datos”, aclaró Figueroa, agregando que “con estas dos herramientas buscamos datos representativos y confiables, como son digitales, entregan una reportabilidad diaria en tiempo real”.

Así, todos estos datos convergen en la completa plataforma CER Analytics, que permite al productor revisar y comparar los datos con la industria, con un sistema de alerta integrado y con herramientas como de filtro por año y variedad, comparación con otros huertos, evolución del clima, indicadores de cuaja, etc.

El equipo de Figueroa se encuentra trabajando también en el desarrollo de modelos predictivos para variables productivas como cuaja, rendimiento, calibre y sólidos solubles, para lo cual proponen un modelo dinámico basado en pronósticos desde junio donde se realizan las primeras estimaciones de cuaja, rendimiento y calidad.

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