Source.ag, la plataforma de datos e IA para la horticultura profesional de invernadero, ha anunciado hoy un avance significativo en su modelo de previsión de cosecha de tomates basado en IA. El modelo de nueva generación introduce cambios fundamentales en la forma en que se entrena, actualiza y mejora, aprovechando la IA de última generación para avanzar continuamente en la precisión a través de datos de cultivo del mundo real. El resultado es un modelo que gestiona una variabilidad climática a la que ningún productor podría enfrentarse por sí solo. La última generación del modelo se ha puesto a disposición de un pequeño grupo de productores para que lo prueben sobre el terreno.
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Según el equipo, los resultados son notables. "En el horizonte de previsión de tres semanas, la precisión media de las previsiones ha aumentado un 33% en comparación con el modelo de la generación anterior. El porcentaje de cultivos cuyas previsiones se desvían más de un 20% del objetivo ha disminuido un 25%. Y los valores atípicos graves, es decir, los cultivos en los que la previsión falló mucho, se han reducido un 50%".
Detrás de estos resultados hay un cambio fundamental en la forma en que el modelo aprende y se desarrolla: Este modelo de nueva generación combina ahora lo más avanzado de la ciencia hortícola con un modelo de IA que aprende de la configuración y los retos propios de cada invernadero, teniendo en cuenta todas las complejidades ecológicas y logísticas que influyen en la cosecha diaria.
"Aparte de una mayor precisión, el cambio práctico más significativo para los productores es una reducción sustancial de la introducción manual de datos. Varios procesos de datos que antes requerían registros manuales periódicos se han automatizado, lo que elimina una carga operativa recurrente al tiempo que mejora la precisión de las previsiones. Los productores obtienen cifras más fiables, con menos trabajo para producirlas".
El despliegue se realiza por fases, con un grupo inicial de invernaderos ya en funcionamiento y una expansión más amplia prevista en las próximas semanas. Se espera que en los próximos meses todos los clientes del sector del tomate dispongan de este sistema. Este avance en previsión impulsada por inteligencia artificial refleja la dirección en la que Source está desarrollando la plataforma en su conjunto y marca el inicio de una transformación mucho más amplia basada en IA, que la compañía está impulsando para productores y equipos comerciales.
"Lo que hace que esto sea significativo es cómo el modelo mejora con el tiempo", dijo Rien Kamman, CEO y cofundador de Source.ag. "El modelo de IA aprende de cada cultivo que se ejecuta a través de Source.ag, por lo que su rendimiento mejora a medida que más productores utilizan la plataforma. Esa es la dirección en la que hemos estado trabajando: IA que mejora con la escala, no solo con el esfuerzo manual".
"El cambio más tangible para los productores es que el modelo les exige mucho menos", afirma Sebastiaan Vermeulen, científico de datos de Source.ag. "Hemos automatizado varios de los procesos de datos que solían requerir una entrada manual regular, lo que elimina fricciones reales de la semana del productor. Al mismo tiempo, hemos introducido una serie de cambios en el modo en que se utilizan los datos recopilados en el nuevo modelo, lo que ha mejorado sustancialmente la precisión de las predicciones. Ahora es más fácil que nunca cumplir los compromisos de cosecha, obtener un mejor precio y reducir los residuos".
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