Gracias al uso de potentes tecnologías AI/ML, BigData, IoT y Teledetección,  investigadores de Citoliva, en colaboración con las empresas Iteriam, PiperLab, Komorebi y Sensowave, están desarrollando una herramienta de Inteligencia Artificial (AI) para identificar el momento óptimo de recolección en el olivar con el objetivo último de maximizar la producción de aceite de oliva y mejorar su calidad. Esta solución de Smart-Agriculture va a permitir el tratamiento masivo de datos de la cadena de valor oleícola, para generar modelos predictivos que garanticen un proceso objetivo y automatizado del cálculo del momento óptimo de recolección de la aceituna.

De esta forma, no habrá que tomar muestras de campo, enviarlas a laboratorio y esperar los resultados, ya que BeHTool elimina las desventajas que conlleva la identificación manual del momento idóneo: los desplazamientos a las fincas para el muestreo “in situ”, el elevado consumo de tiempo que conlleva elcálculo del índice de madurez y el análisis del rendimiento graso, la imprecisión a la hora de realizar el cálculo y el análisis si no se realiza un adecuado muestreo o la propia incertidumbre cuando se planifica la recolección.

Como resultado, las explotaciones agrarias que utilicen este sistema pionero minimizarán los daños que podría sufrir el olivo en la recolección, ya que la resistencia al desprendimiento del fruto es más elevadaal inicio; el posible perjuicio a la cosecha del año siguiente, ya que una recolección muy tardía puede inducir vecería; y el coste de la recolección, evitando entre otros aspectos la operación en condiciones adversas con barro o con lluvia. Además, verán maximizada la calidad del aceite de oliva en términos de cantidad obtenida de virgen y virgen extra, así como el rendimiento graso de la aceituna.

Este último objetivo persigue también el proyecto Visiolive, impulsado asimismo por INOLEO junto a Interóleo Picual Jaén y la empresa Integración Sensorial y Robótica (ISR), que trabaja en el desarrollo de un sistema de visión integrado para la inspección automática y no invasiva de los lotes de aceituna queentran en el patio de la almazara, en lo que se refiere al nivel de suciedad de la aceituna.

El hardware que se desarrollará será integrable en las cintas transportadoras de los patios de las almazaras y tendrá el objetivo de adquirir imágenes digitales. Por su parte el software permitirá el procesado de lasimágenes capturadas y la representación gráfica de los resultados.