La acumulación de horas frío dejó hace tiempo de ser la única variable que preocupa a la industria cerecera. Hoy, el verdadero desafío es la incertidumbre: inviernos con dinámicas cambiantes, diferencias entre zonas productivas y respuestas cada vez más variables de las plantas obligan a replantear la forma en que se toman decisiones durante el receso invernal.
Con ese objetivo nació LatencIA, una plataforma desarrollada en el marco del proyecto «Desarrollo e implementación de un sistema inteligente para la toma de decisiones en el manejo del receso invernal y la brotación de cerezos», iniciativa liderada por la ingeniera agrónoma y académica del Departamento de Producción Agrícola de la Universidad de Chile, Karen Sagredo. La herramienta combina modelos fisiológicos con algoritmos de inteligencia artificial para entregar pronósticos sobre la evolución de la latencia y orientar las decisiones de productores y asesores.
Según explicó Sagredo, la motivación surgió a partir de un cambio profundo en las condiciones climáticas. «Durante muchos años se pensó que el problema del receso invernal sólo aparecía cuando faltaba frío. Hoy el frío muchas veces se cumple, pero lo hace de manera distinta: cambia la fecha en que comienza, la velocidad con que se acumula y la respuesta varía según la zona, la variedad y el huerto», señaló.
Frente a ese escenario, el equipo buscó desarrollar una herramienta capaz de modelar el comportamiento de la latencia y transformarlo en un sistema predictivo que permita estimar cuándo se alcanzarán determinados niveles de cumplimiento y cuál es la mejor oportunidad para aplicar distintas estrategias de manejo.
Proyección del receso invernal con ayuda de herramientas tecnológicas
Uno de los principales aportes de la plataforma es que no entrega únicamente información sobre acumulación de frío, sino que proyecta cómo evolucionará el receso invernal y qué efecto podrían tener distintas decisiones agronómicas. De esta forma, un productor podrá saber si aún está en una ventana para adelantar la brotación o si conviene orientar el manejo hacia una mayor uniformidad, disminuyendo la incertidumbre asociada a las condiciones climáticas.
Para ello, el proyecto incorporó técnicas que integran la experiencia agronómica acumulada durante años con los especialistas Iván Sipiran, del Departamento de Ciencias de la Computación; y del ingeniero civil en computación Gustavo Santelices, ambos también de la Universidad de Chile.
«Nos dimos cuenta que era el momento preciso para incorporar inteligencia artificial al problema. Teníamos una enorme cantidad de datos experimentales y la posibilidad de transformarlos en modelos predictivos que realmente apoyaran la toma de decisiones», explicó Karen Sagredo.
Actualmente, LatencIA se encuentra en su etapa final de validación. El equipo está evaluando el desempeño de los modelos en condiciones comerciales y recogiendo retroalimentación de productores y asesores para perfeccionar la experiencia de uso antes del cierre del proyecto, previsto para diciembre de este año.
En paralelo, ya se proyectan nuevas funcionalidades, como la integración automática con sensores instalados en los huertos, permitiendo que la plataforma reciba información en tiempo real y entregue pronósticos cada vez más precisos sin necesidad de ingresar datos manualmente.
Para Sagredo, el desarrollo de LatencIA representa un paso concreto hacia la agricultura 4.0. «Hoy no basta con digitalizar datos. Lo importante es convertirlos en información útil para tomar decisiones. Eso es justamente lo que buscamos con esta plataforma: aprovechar la inteligencia artificial para entregar mayor certeza -o al menos reducir la incertidumbre- en una etapa crítica del cultivo», concluyó.
El equipo a cargo de esta iniciativa lo completan Millaray Queupuan, Cristóbal Araya, Diego Núñez y Alejandra Vinagre, con el apoyo y patrocinio de Frusan, CEAF, Onlycherries Consultores Ltda., Gonzalo Prado y Noble Fruit SpA.
