Según AGROSAVIA, la herramienta IA4CACAO busca reducir las diferencias en la evaluación visual de los granos y aportar mayor uniformidad a la clasificación de su calidad.
Investigadores de la Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria (AGROSAVIA) desarrollaron IA4CACAO, una herramienta basada en inteligencia artificial que permite clasificar el nivel de fermentación de los granos de cacao a partir de imágenes obtenidas mediante la prueba de corte o cut test.
De acuerdo con una publicación de AGROSAVIA, en su pág web, la fermentación es una de las etapas que más incide en las características del cacao y en su valor comercial. Hasta ahora, su evaluación ha dependido en buena medida de la inspección visual realizada por especialistas, un proceso en el que pueden existir diferencias de interpretación entre evaluadores.
IA4CACAO utiliza modelos de aprendizaje profundo entrenados con miles de imágenes de granos producidos en diferentes regiones de Colombia. El sistema analiza patrones visuales relacionados con los niveles de fermentación y genera una clasificación automática.
El investigador César Vargas, líder del estudio, explicó a AGROSAVIA que la herramienta no busca sustituir la experiencia de los evaluadores, sino complementar su trabajo mediante resultados más consistentes y reducir la variabilidad de la inspección visual.
Una de las particularidades del desarrollo es que los modelos fueron entrenados con información obtenida de materiales de cacao colombianos. Según AGROSAVIA, esto permite adaptar la herramienta a las características de la producción del país.
La entidad señala que una clasificación más uniforme podría facilitar la conformación de lotes homogéneos, apoyar procesos de trazabilidad y aportar información para productores, asociaciones, comercializadores y empresas del sector.
Sin embargo, IA4CACAO todavía se encuentra en etapa de investigación y validación. AGROSAVIA plantea que, a futuro, la tecnología pueda incorporarse en aplicaciones móviles, tabletas u otros equipos portátiles para realizar evaluaciones en fincas, centros de acopio y plantas de beneficio.
Entre los siguientes pasos previstos está ampliar la base de datos con imágenes de diferentes variedades y regiones de Colombia, incorporar funciones para analizar lotes y evaluar su integración con sistemas de trazabilidad y certificación de calidad.
Los resultados de la investigación fueron publicados en un artículo científico sobre la clasificación del nivel de fermentación del cacao mediante aprendizaje profundo e imágenes de la prueba de corte.
Los resultados de esta investigación fueron publicados en el artículo científico IA4CACAO: Clasificación Basada en Aprendizaje Profundo del Nivel de Fermentación de Granos de Cacao mediante Imágenes de Prueba de Corte (Cut Test) en Colombia, donde se demuestra el potencial de esta tecnología para apoyar la evaluación de la calidad del cacao colombiano.
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