La intel·ligència artificial arriba als camps de Lleida per mesurar la fruita

Quan es parla d’intel·ligència artificial, sovint pensem en la fi del món, en grans centres tecnològics o robots sofisticats. Però algunes de les aplicacions més útils d’aquesta tecnologia poden aparèixer en un lloc molt més pròxim: una finca de fruiters de les terres de Lleida.

La Universitat de Lleida (UdL) i l’Institut de Recerca i Tecnologia Agroalimentàries (IRTA) han desenvolupat FruitMeasureApp, una aplicació mòbil que permet mesurar el calibre de les pomes directament al camp mitjançant intel·ligència artificial.

La proposta és especialment interessant perquè no requereix equipaments costosos. El productor només necessita un telèfon mòbil i un petit suport de calibratge imprès en 3D, anomenat FruitMeasureStick.

Mesurar la mida dels fruits és una tasca habitual i necessària en una explotació fructícola. Aquesta informació permet seguir-ne el creixement, planificar l’aclarida, estimar la producció, organitzar la recol·lecció i anticipar les possibilitats comercials de la collita.

Tradicionalment, aquestes mesures s’han realitzat manualment amb un peu de rei o amb anelles de calibratge. És un procediment senzill, però també lent, repetitiu i susceptible de presentar diferències segons la persona que pren les mesures. FruitMeasureApp vol simplificar aquest procés. A partir d’una fotografia, l’aplicació identifica automàticament les pomes i en calcula el diàmetre mitjançant tècniques de visió per computador i aprenentatge profund.

No es tracta, per tant, d’una intel·ligència artificial generativa com la que utilitzem per crear textos o imatges. En aquest cas, la IA ha estat entrenada per reconèixer els fruits dins d’una fotografia i estimar-ne les dimensions amb precisió. Per millorar el funcionament del sistema, els investigadors han ampliat la base de dades d’entrenament fins a superar les 2.300 imatges i les 4.300 pomes de diferents varietats i fases de desenvolupament.

L’aplicació ofereix dos modes de funcionament. El mode Corimbe permet mesurar diversos fruits agrupats en una mateixa fotografia durant les primeres fases del seu creixement. El mode Fruit, en canvi, està pensat per mesurar individualment les peces més desenvolupades. Aquesta diferenciació és important perquè les condicions de treball canvien al llarg de la campanya. Una eina realment útil al camp ha d’adaptar-se tant als fruits petits i agrupats com a les pomes que ja es troben en fases més avançades.

FruitMeasureApp també permet ordenar les mesures per parcel·les i dates, generar histogrames de distribució dels calibres, obtenir estadístiques bàsiques i construir corbes de creixement exportables. D’aquesta manera, el mòbil deixa de ser només una càmera i es converteix en una eina de seguiment agronòmic.

La tecnologia s’ha validat sobre més de 3.000 fruits de cinc varietats diferents de poma i en parcel·les diferents de les utilitzades durant el desenvolupament. Les mesures obtingudes amb l’aplicació es van comparar amb mesures manuals realitzades amb un peu de rei. Segons els resultats publicats, l’error absolut mitjà se situa entre 1,28 i 2,11 mil·límetres, segons el mode de treball, amb una correlació molt elevada respecte de les mesures manuals: un coeficient R² de 0,987.

Les corbes de creixement generades per l’aplicació també es van comparar amb les d’un sistema comercial de visió artificial. En aquest cas, la correlació obtinguda va ser de R² = 0,97. Són resultats que situen aquesta aplicació mòbil a prop de tecnologies molt més complexes basades en fotogrametria, sensors LiDAR o altres sistemes avançats de visió artificial.

Gratuïta, oberta i sense necessitat de cobertura

Un dels aspectes més destacables del projecte és la voluntat de facilitar-ne l’accés als productors. L’aplicació s’ha publicat gratuïtament per a dispositius Android i iOS, acompanyada d’una guia d’ús, vídeos explicatius, el model per imprimir en 3D el suport FruitMeasureStick i el codi font.

A més, les imatges es processen directament al telèfon. Això significa que l’aplicació pot funcionar sense connexió a internet i que no necessita enviar les fotografies a servidors externs. Aquest punt és especialment rellevant en entorns rurals on la cobertura pot ser irregular. També redueix la dependència de serveis al núvol i facilita un ús més controlat de les dades generades a l’explotació.

Moltes solucions d’agricultura de precisió depenen de sensors especialitzats, subscripcions o equipaments que poden resultar difícils d’assumir per a una explotació petita o mitjana. FruitMeasureApp segueix una filosofia diferent: aprofitar un dispositiu que gairebé tothom ja porta a la butxaca i convertir-lo en una eina agronòmica.

Això no significa que una aplicació pugui substituir el coneixement del pagès, de l’enginyer agrònom o del tècnic agrícola. El seu valor consisteix a facilitar dades més ràpides, objectives i ordenades perquè les decisions humanes estiguin més ben fonamentades.

La tecnologia pot ajudar a detectar tendències en el creixement, comparar parcel·les, revisar els efectes d’una intervenció o preparar una previsió de collita. Però la interpretació final continua depenent del coneixement de la finca, la varietat, el clima i les condicions particulars de cada camp.

Lleida, un territori idoni per a la innovació agroalimentària

El projecte ha estat coordinat per Eduard Gregorio, professor de la UdL i membre del Grup de Recerca en Agròtica i Agricultura de Precisió, el GRAP. Per part de l’IRTA, el treball ha estat liderat per l’investigador Jordi Gené, especialitzat en teledetecció proximal i intel·ligència artificial aplicada a l’agricultura.

També hi han participat especialistes en enginyeria agrícola, informàtica, fructicultura, visió artificial i ús eficient de l’aigua. Aquesta combinació de perfils explica un dels principals valors del projecte: la tecnologia no s’ha desenvolupat de manera aïllada en un laboratori, sinó que s’ha provat i adaptat a les necessitats del sector fructícola.

Les accions de demostració s’han portat a terme en espais com Mollerussa, la Universitat de Lleida i l’Estació Experimental Agrícola Mas Badia, amb la participació de fructicultors, tècnics i empreses. El projecte ha estat cofinançat per la Unió Europea a través del Pla estratègic de la Política Agrària Comuna 2023-2027.

FruitMeasureApp tampoc no és una iniciativa aïllada. A Lleida s’estan desenvolupant i validant tecnologies relacionades amb la robòtica agrícola, el reg intel·ligent, la teledetecció, el control de plagues, la predicció de la qualitat de la fruita i l’anàlisi automatitzada de dades.

La UdL, l’IRTA, Agrotecnio i el Parc Agrobiotech Lleida formen part d’un ecosistema que connecta la recerca amb les necessitats del camp. El territori participa, a més, en AgrifoodTEF, una iniciativa europea destinada a provar i validar solucions d’intel·ligència artificial i robòtica agroalimentària abans que arribin al mercat.

Més enllà de mesurar pomes

La mateixa combinació de càmeres, sensors, dades i algoritmes pot tenir moltes altres aplicacions en les activitats rurals:

• Detectar plagues o malalties abans que els símptomes siguin evidents.
• Determinar quines zones d’una parcel·la necessiten més aigua.
• Ajustar la fertilització a les necessitats reals del cultiu.
• Fer previsions més precises sobre el volum de la collita.
• Identificar fruits danyats o amb problemes de qualitat.
• Controlar el benestar i el comportament dels animals en una granja.
• Automatitzar algunes tasques repetitives amb maquinària i robòtica.
• Millorar la conservació de la fruita després de la recol·lecció.

Ja s’estan investigant a Lleida sistemes que combinen intel·ligència artificial i geoestadística per conèixer la distribució de la carpocapsa i aplicar tractaments únicament quan i on siguin necessaris. En postcollita, la sensorització i els models predictius poden ajudar a detectar patologies abans que siguin visibles i anticipar el comportament de la fruita durant la conservació. (IRTA)

Una IA útil, pròxima i arrelada al territori

FruitMeasureApp representa una manera concreta d’entendre la intel·ligència artificial: no com una tecnologia distant que arriba per substituir les persones, sinó com una nova eina al servei dels professionals del territori.

Encara queden aspectes per perfeccionar. Els mateixos investigadors assenyalen que cal millorar la detecció dels fruits més petits, especialment per ampliar-ne l’ús en operacions com l’avaluació de l’aclarida.

Però el projecte ja demostra una idea important: la innovació també pot néixer al món rural i respondre a problemes molt específics del dia a dia. Quan la recerca, la tecnologia i el coneixement del sector treballen conjuntament, un simple telèfon mòbil pot ajudar a gestionar millor una finca.

A les terres de Lleida, la intel·ligència artificial no només s’estudia. També comença a caminar entre els fruiters.