Tomra Food ha lanzado dos soluciones de clasificación y calibrado basadas en IA. Una de esas soluciones es el nuevo 'Tomra Neon', el cual preclasifica arándanos cosechados mecánicamente destinados al mercado de producto fresco. Por otro lado, la serie 'Spectrim X' de nueva generación, aprovecha el aprendizaje profundo para una clasificación y calibrado de frutas con una precisión inigualable. Estas máquinas son sólo el comienzo de una revolución que hará que la producción de alimentos frescos y procesados sea más eficiente y rentable, explica la compañía, que pone de relieve los beneficios de esta tecnología.
Para Tomra, "hoy no se puede negar que la automatización impulsada por la IA se implementará en tareas que actualmente se manejan manualmente, incluidas algunas ocupaciones rutinarias en los procesadores de alimentos y las empacadoras. Como veremos en un momento, esto será un avance positivo para los empleadores, empleados y consumidores de alimentos". Desde el año 2019 Tomra Food utiliza Inteligencia Artificial para hacer que las soluciones de clasificación y calibrado sean más precisas que las técnicas tradicionales, y estima que el despliegue de tecnología impulsada por la IA en la industria de producción de alimentos, seguirá acelerándose en el futuro.
Algunas de las áreas que impactará serán, por ejemplo, la clasificación y calibrado con mayor precisión y estabilidad, lo que da como resultado una disminución en la pérdida de alimentos; la detección de materiales extraños; la mejora del mantenimiento predictivo; el diagnóstico inteligente de problemas en línea; la predicción de la vida útil de almacenamiento de los productos; la optimización inteligente de paquetes para diferentes clientes, así como de las operaciones de la cadena de suministro.
Y para resultar competitivas, las empresas deberán adaptarse a este gran cambio tecnológico derivado de la IA, que es asimismo relevante para la producción de alimentos debido al alto nivel de variabilidad en la industria, desde los efectos meteorológicos y climáticos hasta las variaciones naturales en los productos. "Estos factores pueden resultar en que los sistemas tradicionales puedan tener dificultades para realizar predicciones precisas. No basta con tener datos: su calidad también es un factor importante en el rendimiento de la IA, indica la compañía", que añade que "cuanto mejores sean los datos, mejores serán las decisiones, por eso es tan importante contar con los mejores sistemas de inspección y sensores, ya que pueden recopilar datos de mayor calidad que potencian el sistema de IA. Esto conduce a decisiones más precisas y consistentes que resultan en menos desperdicio de alimentos y productos con mayor posibilidad de venta, además de maximizar el valor del producto", concluye.
Así, la Inteligencia Artificial puede mejorar las máquinas de clasificación y calibrado de varias maneras: puede ayudar a tomar decisiones más precisas de "aceptar o rechazar"; recuperar más productos buenos a partir de materia prima comprometida, a través de una mayor precisión; y clasificar con mayor precisión los productos en la línea en diferentes grados para permitir la producción con manos libres.
En este sentido, la plataforma de clasificación de la serie 'Spectrim X' , desarrollada por un equipo de científicos, ingenieros, investigadores y expertos líderes en la industria, integra el último desarrollo de la tecnología de aprendizaje profundo 'LUCAi' de Tomra. Con esta herramienta, la plataforma evalúa miles de imágenes de frutas multicanal de alta resolución a cada segundo, luego cruza lo que ve con redes de inteligencia artificial que han sido entrenadas en decenas de miles de frutas para tomar decisiones de clasificación que cumplan con las demandas del mercado. Estos datos han sido capturados desde máquinas Tomra en todo el mundo y etiquetados manualmente con precisión por el equipo de ciencia de datos de Tomra . Durante 18 meses de pruebas en el mundo real en EE. UU. y Nueva Zelanda, clasificando y calibrando manzanas, 'Spectrim X' mostró un avance significativo en su rendimiento en comparación con el modelo predecesor.
La nueva solución 'Tomra Neon', también está impulsada por la IA, para preclasificar arándanos, que posteriormente se transfiere a la clasificadora óptica 'Kato260' de Tomra. Mediante el uso de IA, puede identificar y eliminar esos racimos no deseados, las frutas de tamaño insuficiente o las frutas inmaduras, logrando optimizar la eficiencia de la clasificadora óptica.
Para Tomra, "las valiosas capacidades de la IA en el procesamiento de alimentos serán aún más importantes en el futuro cercano debido a los crecientes desafíos que presentan la escasez global de alimentos y los fenómenos climáticos inusuales, y porque existe presión comercial para proporcionar ingredientes y productos de la más alta calidad, incluso si hay deficiencias desde su entrada". Además, incide en que la IA también puede ayudar a los procesadores y empresas de embalaje a enfrentar otros desafíos, como potenciar la oferta de productos y servicios al menor coste; cumplir con las especificaciones de productos de los clientes de manera justa y precisa; y reducir o eliminar los problemas asociados con el reclutamiento, la capacitación y la retención de mano de obra cualificada.
