El Centro Tecnológico CTC desarrollará un modelo predictivo capaz de anticipar la aparición de daños, enfermedades, contaminaciones o pudriciones en la fruta con anterioridad a que esos defectos sean visibles. PREVISOR, que así se llama el proyecto, combina visión artificial e IA para desplegar un sistema que permite predecir la degradación biológica de las piezas frutales. Un avance que mejorará la eficiencia de la cadena de producción, eliminará los errores derivados de la selección manual y asegurará la excelencia cualitativa del producto final que llega a los consumidores.
Esta iniciativa, liderada por el investigador Rafael Hidalgo-Gato García, se enmarca dentro del programa nacional de ayudas Torres Quevedo (PTQ) de la Agencia Estatal de Investigación y pretende contribuir notablemente a la reducción de pérdidas y al desperdicio alimentario.
No en vano, la detección temprana de alteraciones de origen biológico en frutas continúa siendo un reto clave para la cadena alimentaria. Los sistemas de visión artificial integrados en la industria, que habitualmente emplean cámaras de rango visible o infrarrojo cercano, se limitan a identificar los daños cuando estos ya se expresan de manera evidente en la superficie. Además, en muchas líneas de producción, gran parte de esta inspección de calidad se sigue realizando de forma manual por operarios que retiran visualmente los productos defectuosos de las cintas transportadoras. Esta barrera tecnológica impide una anticipación real, lo que se traduce en importantes pérdidas económicas y mermas de calidad para el sector.
Para superar estas limitaciones, PREVISOR propone un enfoque disruptivo mediante el uso simultáneo y sincronizado de tres rangos espectrales: visible (VIS), infrarrojo cercano (NIR) e infrarrojo de onda larga (LWIR). Al capturar imágenes en estas tres bandas, el sistema busca identificar micro-variaciones superficiales incipientes, patrones subvisuales no perceptibles a simple vista, asociadas a alteraciones biológicas en fase temprana. La información extraída será procesada por avanzados algoritmos y modelos predictivos de inteligencia artificial (machine learning y deep learning), los cuales aprenderán a interpretar los patrones de degradación. De este modo, a partir de una captura de imagen rápida, el modelo no solo detectará el estado actual de la fruta, sino que será capaz de predecir cómo va a evolucionar temporalmente.
El desarrollo de este proyecto, que cuenta con una duración de 36 meses, se estructura en fases progresivas que abarcan desde el análisis conceptual del estado del arte hasta el diseño y validación de un prototipo funcional. Durante la fase experimental de laboratorio, el equipo de Navegación y Robótica de CTC someterá a los productos frutales a diferentes condiciones ambientales controladas (como variaciones de temperatura, humedad, exposición solar o roturas de la cadena de frío) para observar su evolución, documentar los cambios y entrenar adecuadamente el modelo predictivo. Todo este procesamiento multiespectral culminará en el desarrollo de una arquitectura de captura modular y un prototipo del sistema predictivo, que se testearán exhaustivamente antes de finalizar el proyecto.
Las estrategias planteadas se alinean con las principales estrategias europeas y nacionales para la digitalización y modernización del sector agroalimentario. Entre ellas, cabe citar el European Green Deal, la estrategia Farm to Fork y el marco Horizon Europe (Cluster 6), que promueven tecnologías avanzadas como la visión artificial, la sensorización multiespectral y la inteligencia artificial para mejorar la sostenibilidad, la eficiencia y la detección temprana en cultivos y cadenas de postcosecha.
Si se consiguen los resultados esperados, el impacto de PREVISOR para el tejido productivo será altamente significativo porque propone un salto cualitativo desde los sistemas reactivos tradicionales hacia soluciones verdaderamente predictivas. Se espera que la capacidad tecnológica para predecir de antemano el nivel de degradación o la caducidad de una pieza de fruta agilice drásticamente los sistemas de clasificación y selección en las cintas de producción. Es por esto que, aunque el proyecto no contemple escalado industrial, se espera conseguir cierto interés empresarial que permita abordar un proceso de transferencia tecnológica real.
Conseguir financiación para el desarrollo de PREVISOR refuerza el posicionamiento del Centro Tecnológico CTC como un socio de vanguardia para la modernización de la industria. Esta investigación, desarrollada desde nuestra área de Navegación y Robótica, permitirá afianzar una línea estratégica en el ámbito de la visión artificial, la sensorización avanzada y el Machine Learning. La generación de este conocimiento altamente especializado y su orientación hacia la transferencia tecnológica facilitarán que CTC pueda continuar aportando soluciones prácticas, y de alto valor añadido que garanticen la competitividad y la sostenibilidad de las empresas a medio y largo plazo.
