Drones e IA: el INTA fue premiado por un desarrollo para detectar racimos de uva desde el aire
El estudio propone utilizar imágenes RGB obtenidas con drones e inteligencia artificial para identificar racimos de uva y avanzar hacia una vitivinicultura de mayor precisión.
La incorporación de drones y herramientas de inteligencia artificial comienza a abrir nuevas posibilidades para la producción vitivinícola. Un equipo del Área de Geomática y Agricultura de Precisión del INTA EEA Mendoza fue distinguido por su trabajo “Detección de racimos de uva en imágenes de dron”, seleccionado como el mejor trabajo científico del eje Producción del Congreso Internacional de Drones. El encuentro se realizó en la Sociedad Rural de Tucumán y reunió a investigadores, productores, empresas, universidades y organismos vinculados con el desarrollo y la aplicación de tecnologías con drones.
El trabajo fue realizado por los ingenieros agrónomos Julieta Dalmasso y Marcos Montoya, del INTA Mendoza, junto con Paula Martínez y Emmanuel Millán, del Instituto Tecnológico Universitario (ITU-UNCuyo) y el CONICET Mendoza. La investigación aborda uno de los desafíos que plantea la aplicación de inteligencia artificial a la agricultura: detectar objetos pequeños en imágenes obtenidas desde el aire.
Una cámara en el dron y un algoritmo para encontrar los racimos
La propuesta utiliza imágenes RGB capturadas mediante drones. Sobre esas imágenes se aplican técnicas de procesamiento que permiten mejorar las condiciones para que los algoritmos puedan identificar los racimos de uva. Uno de los principales aportes del trabajo consiste en dividir las imágenes originales en cuadrantes antes de realizar la detección. Esta estrategia permite aumentar el tamaño relativo de los racimos dentro de cada imagen. Al ocupar una mayor proporción de los píxeles disponibles, los frutos resultan más fáciles de identificar para el sistema de inteligencia artificial. La investigación muestra así que el desempeño de un sistema de detección no depende exclusivamente de utilizar modelos cada vez más complejos. La forma en que se prepara y organiza la información antes de ingresarla al modelo también puede ser determinante. El concepto es especialmente relevante en agricultura, donde las imágenes tomadas desde drones pueden abarcar grandes superficies y contener miles de elementos que deben ser diferenciados por un algoritmo.
De una fotografía a información para el manejo del viñedo
La detección automática de racimos forma parte de una línea de investigación más amplia vinculada con la agricultura de precisión y la digitalización de la vitivinicultura. Identificar los racimos mediante imágenes aéreas puede contribuir, a futuro, a obtener información espacial sobre la producción de un viñedo. El objetivo es que una imagen no sea solamente un registro visual, sino que pueda transformarse en un dato útil para la toma de decisiones. La tecnología podría integrarse con otros datos obtenidos en el campo para conocer con mayor detalle la variabilidad existente dentro de un lote y avanzar hacia manejos diferenciados. En este sentido, la geomática tiene un papel central: combina información geográfica, imágenes, posicionamiento y herramientas de procesamiento para describir qué ocurre en distintos puntos de una superficie productiva.
Una investigación que articula distintas disciplinas
El desarrollo también refleja el trabajo conjunto entre instituciones y disciplinas diferentes. El INTA viene trabajando con investigadores del ITU-UNCuyo y el CONICET en tecnologías vinculadas con la detección de racimos de uva, malezas y enfermedades de la vid. De acuerdo con información del Instituto de Ciencias Básicas del CONICET, esta colaboración se desarrolla desde 2019. Los investigadores evalúan imágenes obtenidas mediante drones y desarrollan herramientas informáticas destinadas a procesar esa información. La articulación entre agronomía, geomática, inteligencia artificial y tecnologías de captura de imágenes permite abordar problemas concretos de la producción desde una perspectiva interdisciplinaria.
El desafío de detectar lo que no se ve
Uno de los obstáculos para utilizar imágenes aéreas en vitivinicultura es que los racimos son objetos relativamente pequeños y, además, pueden quedar ocultos parcialmente por las hojas. Por eso, detectar un racimo en una imagen no equivale simplemente a reconocer el color de la uva. El sistema debe distinguirlo entre múltiples elementos de la planta y hacerlo bajo diferentes condiciones de iluminación, estructura del follaje y posición de los frutos. La estrategia desarrollada por el equipo mendocino apunta precisamente a mejorar esa primera etapa: hacer que el objeto que se busca sea más visible para el algoritmo antes de iniciar el proceso de detección. El reconocimiento obtenido en Tucumán pone en valor esa solución y, al mismo tiempo, muestra una tendencia que gana espacio en la agricultura: aprovechar sensores relativamente accesibles y combinarlos con inteligencia artificial para convertir imágenes en información agronómica.
Hacia una vitivinicultura más digital
La detección automática de racimos es un paso dentro de un proceso más amplio. La posibilidad de identificar, localizar y eventualmente cuantificar frutos desde el aire abre interrogantes sobre nuevas aplicaciones para la estimación de producción, el seguimiento de los cultivos y la planificación de las tareas agrícolas. El desafío tecnológico consiste ahora en llevar estas herramientas desde las condiciones experimentales hacia situaciones productivas cada vez más diversas y lograr que los resultados obtenidos mediante imágenes puedan relacionarse de manera confiable con lo que ocurre efectivamente en el viñedo. En Mendoza, una región donde la vitivinicultura tiene un peso estratégico, la combinación de drones, inteligencia artificial y agricultura de precisión comienza así a construir una nueva forma de observar los viñedos: desde arriba, pero con capacidad de analizar cada vez con mayor detalle qué ocurre dentro de ellos.
