Investigadors de Citoliva, en col·laboració amb les empreses Iteriam, PiperLab, Komorebi i Sensowave, estan desenvolupant una eina d'intel·ligència artificial (IA) per identificar el moment òptim de recol·lecció a l'oliverar amb l'objectiu últim de maximitzar la producció d'oli d'oliva i millorar-ne la qualitat.
Gràcies a l'ús de potents tecnologies d'IA i aprenentatge automàtic, big data, internet de les coses i teledetecció, aquesta solució de smart agriculture permetrà el tractament massiu de dades de la cadena de valor oleícola per generar models predictius que garanteixin un procés objectiu i automatitzat del càlcul del moment òptim de recol·lecció de l'oliva.
D'aquesta manera, no caldrà prendre mostres de camp, enviar-les al laboratori i esperar-ne els resultats, ja que BeHTool elimina els desavantatges que comporta la identificació manual del moment idoni: els desplaçaments a les finques per al mostreig in situ, l'elevat consum de temps que comporta calcular l'índex de maduresa i l'anàlisi del rendiment gras, la imprecisió a l'hora de fer el càlcul i l'anàlisi si no es fa un mostreig adequat o la incertesa quan es planifica la recol·lecció.
Com a resultat, les explotacions agràries que facin servir aquest sistema pioner minimitzaran els danys que podria patir l'olivera en la recol·lecció, ja que la resistència al despreniment del fruit és més elevada a l'inici, però també el possible perjudici a la collita de l'any següent, ja que una recol·lecció molt tardana pot induir contraanyada, i el cost de la recol·lecció, en evitar, entre altres aspectes, l'operació en condicions adverses amb fang o pluja. A més, la qualitat de l'oli d'oliva en termes de quantitat obtinguda de verge i verge extra serà millor, com també el rendiment gras de l'oliva.
Aquest darrer objectiu el persegueix també el projecte Visiolive, impulsat per INOLEO juntament amb Interóleo Picual Jaén i l'empresa Integración Sensorial y Robótica (ISR), que treballa en el desenvolupament d'un sistema de visió integrat per a la inspecció automàtica i no invasiva dels lots d'oliva que entren al pati de l'almàssera, pel que fa al nivell de brutícia de l'oliva.
El maquinari que es desenvoluparà serà integrable a les cintes transportadores dels patis de les almàsseres i tindrà l'objectiu d'adquirir imatges digitals. D'altra banda, el programari permetrà processar les imatges capturades i representar gràficament els resultats.
Així, Visiolive permetrà a l'almàssera classificar l'oliva que està rebent en funció del seu estat per optimitzar les condicions de mòlta, i obtindrà com a resultat processos en què es minimitza el consum energètic, s'optimitza el consum d'aigua, es millora el rendiment dels equips i s'obté la màxima qualitat i quantitat possible d'oli d'oliva.