Caso de éxito Viña Concha y Toro - Austral Falcon
José Carlos Caris de Concha y Toro – Jorge Mercado de Austral Falcon
El pronóstico de volumen de cosecha es una problemática clave para la programación de la vendimia y de las operaciones de vinificación. Hoy en día, la precisión de los pronósticos es baja, esto debido principalmente a la alta variabilidad espacial de los cuarteles, la fuerte dependencia de datos históricos, el uso insuficiente de datos agroclimáticos y metodologías de muestreos no estandarizados. En consecuencia, la precisión reportada por las metodologías tradicionales de pronóstico está en el rango del 70%-80% por cuartel. Por lo tanto, contar con una pronóstico a tiempo y con una alta precisión es crucial para mejorar la eficiencia de las operaciones dentro del viñedo y bodega, además, permite tomar decisiones respecto a inversiones de equipamiento para las tareas de cosecha y vinificación, mejora la eficiencia de la logística y permite tomar decisiones respecto a la compra de uvas y vino. Es también esencial para regular el rendimiento del viñedo, previniendo podas excesivas o viceversa lo que permite mantener un viñedo más saludable y balanceado en cada temporada.
Alcanzar un pronóstico de cosecha con una alta precisión no es trivial. La variabilidad espacial de los campos, las condiciones climáticas cada vez más cambiantes debido al cambio climático entre otros factores del rendimiento hacen de esta tarea cada vez más compleja. Es por estas razones que se vuelve necesaria la aplicación de nuevas tecnologías que permitan generar pronósticos de cosecha tempranos y con una precisión más alta. Nuevas alternativas basadas en tecnologías digitales han aparecido en los últimos años. La mayoría de ellas hacen uso de sensoriamento remoto, como el uso de imágenes satelitales, cámaras multiespectrales acopladas a vehículos que se utilizan comúnmente en las operaciones agrícolas. Estas tecnologías han sido optimizadas y pueden ser implementadas de forma efectiva dentro de las operaciones del viñedo para capturar la variabilidad espacial de los cuarteles entre otros factores clave para generar un pronóstico de calidad.
Nuestra solución
Ante el desafío planteado por Viña Concha y Toro, implementamos una solución basada fuertemente en el uso de IA. Para ello, fueron seleccionados 4 cuarteles de la cepa cabernet sauvignon, totalizando una superficie de 62 hectáreas, con un manejo de mínima poda. En estos cuarteles se solicitó la mayor cantidad de datos disponibles por nuestro cliente, que estuvieran relacionados desde el punto de vista fisiológico con el rendimiento que es la variable que se buscaba predecir (rendimientos históricos, riego, fertilización, poda etc.). Estos datos son pre-procesados en nuestros servidores para dejarlos limpios y consistentes. Una vez listos son combinados con datos históricos de clima e imágenes multiespectrales los que son obtenidos de forma automatizada a través de nuestra plataforma. Adicionalmente, se pasó un dispositivo montado en una moto de 4 ruedas equipado con cámaras y GPS, con la finalidad de identificar los frutos de forma automatizada y asociarles un peso y una posición a cada uno. En la imagen 1 se puede ver el dispositivo utilizado durante el proceso.
El resultado de pasar con el dispositivo por el viñedo se puede visualizar en la imagen 2.
Finalmente, toda esta información se utiliza en nuestros modelos predictivos basados, específicamente, en redes neuronales que permiten el procesamiento de series de datos a lo largo del tiempo. En la figura 1 se puede ver un diagrama de la metodología utilizada.
Generamos un re-entrenamiento con los nuevos datos, generamos un motor de inferencia específico para cada cliente, tomando las características particulares de sus viñedos y así logramos obtener precisiones por sobre el 90% a nivel de los 4 cuarteles analizados, incluso en algunos cuarteles se logró un 97% de precisión y con 2 meses de anticipación al inicio de la cosecha, que claramente son un aporte a un pronóstico de calidad, preciso y con anticipación. En la tabla 1 se muestra el detalle de los rendimientos y proyecciones obtenidos en cada cuartel así como el error asociado a cada uno de ellos.
Como hipótesis al error más alto en los cuarteles A y B se plantean las lluvias de enero, las que demoraron la fecha de cosecha produciendo mayores desviaciones en las proyecciones.
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