Transformando la viticultura

La incertidumbre de cada temporada

Era mediados de febrero y Juan recorría su viñedo con una mezcla de preocupación y expectativa. Los racimos colgaban pesados en las parras, pero ¿serán suficientes? ¿Demasiados?

Sus cálculos decían una cosa, pero la experiencia le enseñó que la cosecha podía sorprenderlo y no siempre para bien.

Como cada año, su bodega había hecho previsiones con meses de anticipación, pero la realidad rara vez coincidía con los números de la hoja de cálculo.

Demasiada uva significaba problemas logísticos y precios más bajos. Muy poca, y la bodega no cumpliría con su producción planificada.

Este desafío no era exclusivo de Juan. La incertidumbre en la predicción del rendimiento afecta a toda la industria vitivinícola, desde pequeñas viñas familiares hasta grandes bodegas. A pesar de los avances en agronomía, los errores en las estimaciones pueden superar el 20%, generando costos millonarios y complicaciones logísticas.

Los métodos tradicionales de estimación dependen en gran medida de datos históricos y técnicas de muestreo poco precisas, lo que amplifica la incertidumbre.

Dentro de un mismo cuartel, las plantas pueden mostrar diferencias significativas en su vigor, afectando su rendimiento. Además, los rendimientos varían entre temporadas debido a factores climáticos como temperatura, precipitaciones y horas de frío acumuladas.

Para Juan, el problema no terminaba ahí. Además de administrar su propio viñedo, debía comprar uvas a otros productores para completar la producción de su bodega.

Sin datos confiables, siempre existía el riesgo de sobrestimar o subestimar la demanda real, lo que podía traducirse en pérdidas económicas o falta de stock para la producción.

Una solución innovadora

Frente a esta incertidumbre, un grupo de investigadores decidió cambiar las reglas del juego. Sabían que el problema no se resolvería con más muestreos manuales, sino con una herramienta capaz de analizar otras variables.

Los muestreos manuales eran intensivos en tiempo y esfuerzo, con entre 20 y 30 evaluaciones por cuartel. Además, al ser un proceso destructivo, generaban una pérdida significativa de fruta antes de la cosecha.

Así nació un sistema basado en inteligencia artificial (IA), que combina imágenes satelitales y datos climáticos para predecir el rendimiento con alta precisión.

Y lo más importante: los pronósticos estaban disponibles meses antes de la cosecha, permitiendo una planificación precisa y reduciendo los riesgos asociados a la incertidumbre.

¿Cómo funciona la predicción con IA?

El sistema combina diversas fuentes de información para generar estimaciones precisas:

• Imágenes satelitales (NDVI): Identifican la variabilidad dentro del viñedo y delimitan zonas homogéneas de muestreo.

• Datos agroclimáticos: Variables clave como temperaturas mínimas, máximas, precipitaciones, grados día y horas frío, que impactan el crecimiento de la vid.

• Historial de rendimiento: Datos de cosechas anteriores, fundamentales para entrenar los modelos predictivos.

Paso 1: Caracterización de la variabilidad espacial

Para capturar la heterogeneidad dentro de cada bloque, se analizaron imágenes satelitales y se definieron tres zonas de vigor: Alta, Media y Baja.

A partir de estas zonas, se establecieron unidades de muestreo en campo, asegurando mediciones representativas de la producción real.

Paso 2: Muestreo en campo

Durante la temporada, se ejecutó un protocolo de muestreo en cada unidad:

• Conteo de flores: En la etapa de Cuajado (Noviembre)

• Conteo y pesaje de racimos: Se realizó en la etapa de envero/pinta, cuando la uva comienza a cambiar de color, aproximadamente cuatro meses antes de la cosecha.

Paso 3: Modelos de inteligencia artificial

El sistema de predicción utiliza modelos avanzados de IA ajustados a las condiciones climáticas y edáficas de los viñedos:

• Random Forest: Captura relaciones no lineales entre variables como clima, vigor y rendimiento.

• XGBoost: Mejora continuamente las predicciones al aprender de errores previos.

• Redes Neuronales: Modelan relaciones complejas a partir de múltiples capas de información.

Estos modelos fueron entrenados con miles de datos históricos de producción y calibrados para adaptarse a la realidad actual del viñedo, logrando predicciones con hasta un 93% de precisión y que siguen mejorando todos los años.

De la incertidumbre a la certeza: resultados impactantes

En pruebas realizadas en viñedos comerciales de Cabernet Sauvignon, la tecnología demostró su enorme potencial:

Para un viñedo de 50 hectáreas con un rendimiento estimado de 10 toneladas por hectárea, un error del 20% equivale a una desviación de 100 toneladas de uva.

Con un precio de mercado de $0,80 USD/kg, esta incertidumbre podría costar hasta 80.000 dólares en una sola temporada.

Gracias a la IA, ese margen de error se reduce a 35 toneladas, permitiendo una planificación precisa y maximizando las ganancias. En un período de cinco años, un viñedo de este tamaño podría ahorrar hasta 400.000 dólares en pérdidas evitadas y optimización de recursos.

La viticultura de precisión ya no es solo un concepto futurista: es una realidad que está transformando la industria.

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Este correo ha sido preparado por el Equipo de ViLab | www.vilab.cl