Sacas tu teléfono, abres una aplicación e inspeccionas la calidad de una fruta; suena futurista, ¿verdad? Clarifruit ha desarrollado una tecnología de visión artificial de nueva generación que puede hacer exactamente eso. Esta empresa israelí ha llevado el control de calidad (CC) de los productos frescos al futuro.
"La nuestra es la primera plataforma de análisis de datos y control de calidad automático del mundo", afirma Elad Mardix, presidente de Clarifruit. "Cualquiera en la cadena de suministro profesional de productos frescos, desde inspectores de control de calidad de minoristas y mayoristas hasta, en última instancia, agricultores, puede utilizar esta aplicación revolucionaria".
Cómo funciona
La tecnología de visión artificial de la aplicación admite actualmente diez de las variedades de productos más comunes. "Una vez que el usuario descarga la aplicación, puede seleccionar una categoría", explica Roman Mirochnik, jefe del departamento de visión artificial de Calrifruit. Luego aparece una lista de verificación. Se recomienda tomar (al menos cuatro) fotos del producto desde distintas perspectivas. Eso asegura que se fotografíe y analice la fruta entera. La aplicación detecta automáticamente, por ejemplo, los atributos externos de cada baya en un racimo de uvas.
Una vez cargadas, los inspectores de control de calidad pueden visualizar los resultados en el panel de administración y análisis casi de inmediato. Este muestra medidas como el tamaño de la fruta (diámetro, longitud), color (esto depende de la madurez), cobertura de color y condición del tallo. "La aplicación, a través de la tecnología de visión artificial y otros métodos, es capaz de recopilar y configurar casi todos los datos que son importantes para el usuario". Incluso se pueden añadir mediciones, en caso de ser necesario. "Eso contribuye a la evolución de nuestro sistema".
Eliminación del "desajuste de calidad"
El mayor problema al que se enfrenta la cadena de suministro en la actualidad son los "desajustes de calidad", como dice Elad. Las diferencias en la percepción de la calidad desde el origen al receptor conducen a rechazos, pérdida de precios y desperdicio. "Nuestra tecnología de visión artificial es objetiva, consistente y mucho más precisa que un control de calidad realizado a simple vista".
El sistema lo registra todo, como dónde, cuándo, durante cuánto tiempo y quién fotografió la fruta. "Se puede acceder a todo ello en el informe de control de calidad generado automáticamente", dice Roman. "Ya no se depende del juicio subjetivo de los inspectores de calidad", añade Elad. ¿Cómo de amplio es el margen de variación? "Lo hemos probado extensamente. De media, hemos visto que, entre sí, los inspectores humanos registran una variación de alrededor del 13% en los resultados. Cuando hicimos las mismas inspecciones con la tecnología de visión artificial de Clarifruit, esa variación se redujo al 5%".
Sin embargo, el objetivo de Clarifruit no es ser preciso al 100%. "Nuestro objetivo es ser al menos tan buenos como los inspectores humanos en cualquier configuración. Probablemente seremos mucho mejores. Ya lo somos. Y esto tiene muchos beneficios. No estamos tratando de reinventar el proceso de control de calidad, simplemente estamos automatizando el proceso. Estamos cambiando por completo las reglas en términos de cómo se realiza el proceso de control de calidad", concluye Elad.
Inteligencia artificial (IA)
Este sistema usa IA. Pero, ¿cómo se aplica la IA a la industria de los productos frescos? "La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son los procesos en los que se entrena a una computadora para realizar tareas específicas", explica Roman.
"En nuestro caso, eso implica usar una imagen para identificar los atributos, defectos y otros detalles de las frutas. Luego podemos tomar todas las mediciones. Esto implica el uso de algoritmos de IA. Estos algoritmos están todos basados en datos y entrenamiento". Es una tarea laboriosa y complicada.
"Tomamos cientos de miles de imágenes. Etiquetamos cada una con la información que se supone que la computadora debe extraer de la imagen. Finalmente, el algoritmo usa todos estos datos extraídos y los aplica a otras imágenes". Roman dice que este es un proceso continuo, pero la experiencia acumulada de Clarifruit está comenzando a dar sus frutos. "Nuestra plataforma impulsada por IA ya sabe qué atributos deben recopilarse para cada producto utilizando configuraciones preconfiguradas y modelos basados en IA. Si bien algunos de esos atributos, como medir el color exacto en diversas condiciones de iluminación, son complejos y requieren mucho tiempo de análisis, hemos automatizado esas tareas en nuestra plataforma. Nuestro objetivo es permitir que nuestros clientes inspeccionen la calidad en cualquier condición, ya sea en los campos durante la precosecha o dentro del centro de distribución", dice Roman.
Mejora continua
A medida que la tecnología de teléfonos e imágenes avance, también lo hará la aplicación Clarifruit. El sistema se actualiza constantemente de varias formas. "Para empezar, el número de categorías de productos está aumentando. Comenzamos con dos categorías hace 2 años; ahora tenemos 10. Planeamos duplicar ese número para fin de año, y probablemente acabemos con hasta 40 categorías".
Las funciones de visión artificial y las capacidades analíticas de Clarifruit también están progresando. "La identificación automática de defectos es una de las características que aún está en desarrollo. Muchos tipos de defectos pueden reducir el grado de calidad de un producto de diferentes maneras". La compañía quiere ayudar a los usuarios a tomar las mejores fotos posibles, por lo que también quiere ampliar sus aplicaciones web.
Elad enfatiza que están enfocados en lograr que la aplicación móvil sea extremadamente fácil de usar. "Hemos mejorado la aplicación, de modo que ahora guía a los usuarios. Ofrece consejos en tiempo real para quien esté menos familiarizado con la tecnología. La gente se sentirá lo suficientemente cómoda como para tomar imágenes de alta calidad".
Roman dice que fue más fácil enseñarle a la IA cómo identificar y extraer las medidas de frutas de forma más uniforme. Pero no excluyen ningún producto. Las piñas y bananos ya están incluidos en su portafolio de productos. "Planeamos expandirnos a otras categorías de productos, como fresas y pimientos".
Oportunidad de mercado
"Nuestra aplicación está pensada para toda la cadena de suministro profesional", dice Elad. Considera que la cadena de suministro tiene cuatro segmentos clave: productores, empresas de marketing, mayoristas y minoristas. Clarifruit comenzó a desarrollar su plataforma junto a algunas de las principales empresas de marketing del mundo hace dos años. Esa fue una decisión deliberada. "Durante los últimos seis meses, nos hemos expandido para incluir mayoristas y, específicamente, minoristas".
Elad cree que los minoristas probablemente se convertirán en sus principales clientes. "Tienen el mayor y más amplio surtido de productos frescos y, por lo tanto, realizan la mayoría de las inspecciones de control de calidad de toda la cadena de suministro". Espera que, en dos o tres años, Clarifruit tenga una presencia de ventas consolidada en la mayor parte del mundo, incluso en línea.
"Solo hemos comenzado a rascar la superficie de lo que es posible lograr con el control de calidad automático basado en la nube, y espero que nuestra plataforma mejore la accesibilidad de los controles de calidad exhaustivos a toda la cadena de suministro, incluidos los productores y los mercados en línea, que actualmente carecen de esas capacidades".
Para más información:
Elad Mardix
Clarifruit
Tel.: +(972) 543-666838
Email: [email protected]
www.clarifruit.com
www.clarifruit.com/start-for-free/