Ghenova ha desarrolla una tecnología para detectar la maduración del aguacate dentro de un proyecto de I+D+i cofinanciado por Corporación Tecnológica de Andalucía (CTA).

La empresa de ingeniería colabora en este proyecto con la Universidad de Sevilla, una tecnología innovadora para detectar, de forma autónoma y no intrusiva, el punto de maduración del aguacate de manera que pueda llegar al punto de venta en el momento óptimo para su consumo.

El CEO de Ghenova, Francisco Cuervas, afirma que “gracias al apoyo de CTA, Ghenova no solo ha podido desarrollar una tecnología innovadora, sino que lo ha podido hacer en Andalucía y para un sector que demanda una alta innovación tecnológica para mantenerse eficiente, sostenible y competitivo, como es el sector primario”. Cuervas valoró del programa de incentivos a la I+D+i de CTA tanto la ayuda aportada a la inversión realizada en el ámbito de la investigación, como a la divulgación de los resultados y al estudio y desarrollo de la patente sobre la misma.

Finalmente, Francisco Cuervas destaca también la decisiva colaboración de “la importante cooperativa malagueña Trops en el proyecto, aportando importante conocimiento en el campo de aplicación, y sirviendo de prescriptores de una tecnología que en 2024 se habrá convertido en producto”. Con sede en Vélez-Málaga (Málaga), la cooperativa Trops aglutina a más de 3.000 agricultores de aguacate y mango y su zona de producción se concentra en la comarca malagueña de la Axarquía y la costa tropical de Granada, siguiendo por la costa de Valencia, el Algarve Portugués, y hasta América del Sur (Perú y Chile).

Por su parte, la responsable técnico del sector Aeroespacial y Procesos Productivos, Silvia de los Santos, afirma que el proyecto Arpodes supone “un importante hito en el uso de la robótica y la inteligencia artificial (IA) en un sector especialmente relevante en Andalucía, como es la agroalimentación”.

En el proyecto, ha participado el grupo de investigación TEP 153 de Robótica, Visión y Control de la Universidad de Sevilla (US), con lo que se consigue la transferencia de conocimiento del ámbito científico-universitario a la actividad empresarial.

Controlar el momento exacto

Ghenova ha diseñado y desarrollado un sistema mecatrónico y su inteligencia artificial (IA) asociada, para poder monitorizar, de manera autónoma y no intrusiva, el punto de maduración del aguacate.

En Andalucía, la producción de aguacate alcanza las 97.000 toneladas y supone cerca del 70% de la producción de toda Europa. El gran reto de esta cadena productiva es conseguir que esté el producto en las fruterías en el punto de maduración justo para ser consumido. Este proyecto persigue que se pueda detectar en tiempo real el punto de maduración del aguacate y ajustar al máximo los tiempos y condiciones para que llegue en óptimas condiciones a la mesa del consumidor final.

El sistema se puede integrar en la cadena de producción y ajustar las condiciones de la cámara en la que se encuentre el aguacate de acuerdo con una predicción del proceso de maduración del fruto, con el fin de alcanzar el punto de maduración requerido en el momento de su transporte y/o venta.

Digitalización del sector agroalimentario

Pese a la elevada aplicación de tecnología en la recepción, clasificación, envasado y paletización de aguacates, todavía sigue teniendo una fuerte presencia humana la definición del punto de maduración de los aguacates en las cámaras de maduración y en el establecimiento de las condiciones de contorno para asegurar que dicho punto es el deseado en el momento del transporte. Actualmente, este proceso sigue haciéndose de manera manual mediante el palpado de la fruta por personal experto y el posterior ajuste de las referencias de temperatura, humedad y ventilación de las cámaras.

El sensor de madurez propuesto por Ghenova imita la mano del agricultor, midiendo presión sobre la superficie del aguacate en función del desplazamiento de un actuador lineal. Esta tecnología, hasta ahora inédita en el sector, permitiría la evolución de toda la industria del aguacate, haciendo posible, por primera vez y de forma fiable, digitalizar todo el proceso de calibrado durante la maduración, no solo permitiendo cerrar el bucle de control, sino almacenando de forma automática todos los datos relacionados, siendo estos un valor añadido y útil para aplicarlo con posterioridad.