La IA «mira» hacia el futuro de los empacadores y procesadores de patatas

Este artículo apareció originalmente en una edición de Potato Gazette. Haga clic aquí para leer el número completo.

Los seres humanos llevan mucho tiempo fascinados por la inteligencia artificial (IA) para mejorar la eficiencia y simplificar la vida diaria. En los últimos años, con el rápido desarrollo de aplicaciones de asistencia de inteligencia artificial como ChatGPT y Google Gemini, la idea de tener un avatar de IA listo para sus usuarios ya no es un concepto novedoso, sino algo que se está convirtiendo rápidamente en una necesidad en la actualidad.

Desde la perspectiva de un procesador de patatas, la creciente presión para aumentar el rendimiento, controlar los costos de mano de obra y satisfacer las demandas de los clientes de obtener una calidad de papa constante ha obligado a muchos galpones a innovar rápidamente. La industria de la papa está ávida de innovación y automatización; los métodos de observación y clasificación manuales del pasado no pueden satisfacer las demandas actuales.

A medida que el calendario se acerca a 2026, muchos cobertizos de patatas han puesto la mira en el futuro, envueltos en entusiasmo y escepticismo con respecto al papel de la IA en sus operaciones. La buena noticia es que muchas de las instalaciones de procesamiento de patatas que han sido las primeras en adoptar la IA han establecido la hoja de ruta para que otras puedan seguirla con éxito en las inspecciones.

Cómo funciona la inspección por IA en el procesamiento de patatas

Los clasificadores por visión tradicionales dependen del color para detectar los defectos, pero las patatas, con su tono tierra y la suciedad que las cubre, los defectos en sí mismos tienen un aspecto casi idéntico al de estos sistemas. Por eso, a pesar de sus beneficios, las soluciones convencionales no permiten apagar las luces de las instalaciones. La visión basada en la inteligencia artificial cambia la ecuación, ya que ofrece una visión y una precisión que superan las capacidades humanas.

Muchos procesadores pueden pensar que un sistema de inspección de IA es una potencia que todo lo ve y que todo lo sabe y que, una vez instalado en una línea, se deja que tome decisiones críticas sobre los procesos sin intervención humana. En el caso de algunos sistemas de IA, esto no podría estar más alejado de la realidad.

En general, cada sistema de inspección de IA consiste en cámaras de alta resolución, sensores y software de monitoreo de procesos con algoritmos de aprendizaje automático para evaluar productos y materiales extraños en tiempo real. La verdadera diferencia radica en la creación y el entrenamiento del modelo de IA.

Básicamente, existen dos tipos diferentes de sistemas de inspección visual basados en la IA: la IA supervisada y la no supervisada. La IA no supervisada se refiere a un sistema de IA que se deja a su propio criterio en relación con los defectos del producto, las anomalías y los materiales extraños. Los sistemas no supervisados pueden ser más capaces de detectar anomalías imprevistas, lo que es aceptable en el caso de los productos alimenticios en los que hay pocas variaciones (por ejemplo, una línea de galletas o galletas en la que cada producto tiene la misma forma y se hornea con el mismo tamaño, color, textura, etc.). Sin embargo, dado que las patatas presentan una amplia gama de variaciones, defectos y apariencias naturales, el uso de un método de IA sin supervisión puede introducir más falsos positivos o negativos.

Las tecnologías de IA supervisadas son cuidadosamente entrenadas por expertos en IA humana para guiar a la IA en la toma de decisiones correctas. En una aplicación de IA supervisada, el sistema muestra varios miles de imágenes de productos buenos comparándolos con productos defectuosos para desarrollar un modelo de IA. Con el tiempo, los expertos refuerzan el modelo de IA y aprenden lo que es aceptable y lo que no, gracias a la formación continua impartida por parte de los expertos en IA una vez que el sistema se implementa en producción.

Si bien la IA supervisada requiere un esfuerzo inicial sustancial para entrenarla y desplegarla en una línea de producción de patatas, la variabilidad natural de las patatas y la posibilidad de que entren materiales extraños costosos o dañinos en el proceso hacen que este «toque» humano dentro de la IA sea especialmente valioso. Incorporar el juicio humano en los datos de entrenamiento ha permitido que los usuarios tengan aplicaciones exitosas y atractivas.

¿Cómo utilizarán los procesadores de patatas la inspección por IA en 2026 (y más allá)?

Inspección de patatas en el momento de la admisión

El punto en el que las patatas llegan del productor y se cargan en una tolva receptora es una parte crítica y potencialmente costosa de la operación de procesamiento de patatas. La clasificación previa es donde la mayoría de los materiales extraños, como raíces, rocas, pelotas de golf y otros desechos del campo, pueden entrar en el proceso, lo que requiere una cuidadosa vigilancia para encontrar estos elementos no deseados difíciles de detectar. Cada material extraño que llega al empaque del cliente puede costarle decenas de miles de dólares al cobertizo de patatas.

Algunos cobertizos de patatas han resuelto la clasificación previa de las patatas y la detección de materiales extraños mediante un sistema de IA de «mesa inteligente». En estas aplicaciones, las patatas se colocan sobre una mesa enrollable que proporciona una vista completa de cada una de ellas al sistema de cámaras basado en inteligencia artificial. En un abrir y cerrar de ojos, más rápido que si una papa se cayera del extremo de la mesa, el sistema de inteligencia artificial entrenó a las modelos para que detectaran defectos y materiales extraños.

Cuando está bien entrenado, un sistema de mesas inteligentes calcula el porcentaje de cualquier defecto (forma general, podredumbre,% de vegetación, magulladuras, daños por roedores o insectos, piezas rotas, etc.) y redirige automáticamente las patatas defectuosas a su flujo de proceso definido, activando los dedos de rechazo para retirar las patatas a medida que caen por el sistema. Cuando el sistema detecta materiales extraños, se activa un conjunto diferente de sistemas de rechazo y los mueve a una papelera de descarte.

Los sistemas de mesas inteligentes están diseñados para gestionar grandes volúmenes de producto (hasta 63 500 kg (140 000 libras) de patatas por hora, lo que proporciona una primera comprobación fiable del producto antes de las fases posteriores del proceso.

Dimensionamiento y clasificación de patatas en línea

Como la mayoría de los propietarios de cobertizos de patatas estarán de acuerdo, no existen patatas en mal estado o inutilizables. Una vez lavadas, la mayoría de las patatas suelen destinarse a sus cadenas de valor, donde clientes específicos, como los fabricantes de patatas fritas, procesan patatas para obtener ingredientes o alimentos procesados, #2s, o patatas recién envasadas para supermercados y restaurantes.

Tradicionalmente, los clasificadores humanos que observaban la línea retiraban manualmente las patatas de una línea transportadora y las dirigían a varios flujos de proceso. Con las velocidades de producción actuales, este método de clasificación es demasiado subjetivo y poco práctico para que los clasificadores lo gestionen de forma eficaz. En algunas regiones, especialmente en los Estados Unidos, mantener esta mano de obra ha sido especialmente difícil en los últimos años, lo que ha provocado numerosas quejas por parte de los clientes en materia de control de calidad.

Para resolver estos desafíos de calidad, algunos cobertizos de patatas han instalado sistemas de clasificación de patatas de varios carriles impulsados por IA. Al igual que los sistemas de mesas inteligentes, cuando las patatas pasan por los carriles de clasificación, un sistema de cámaras toma fotografías de las patatas que viajan y evalúa al instante el tamaño, la forma y la presencia de defectos de las patatas. Basándose en la lectura de las patatas, el sistema activa un dedo de rechazo para dejarlas caer en una línea de entrega exclusiva de la línea de clasificación, o en una papelera de rechazo para patatas sacrificadas.

Clasificación y embalaje del producto final

En los galpones de patatas frescas envasadas, incluso después de que las patatas hayan pasado por las etapas de preprocesamiento y lleguen a la línea de envasado, existe la posibilidad de que algunas patatas defectuosas sigan llegando a la línea de envasado. Una vez más, las clasificadoras manuales son la última línea de defensa para detectar estas patatas que no cumplen las especificaciones antes de que se las entreguen al cliente.

Recientemente, las aplicaciones que combinan un sistema de inspección basado en inteligencia artificial con un robot Delta se han convertido en una forma eficiente y de alta potencia de comprobar las especificaciones de calidad de las patatas finales antes del envasado. Al igual que las aplicaciones mencionadas anteriormente, las cámaras conectadas a un sistema de inteligencia artificial analizan las patatas sobre una mesa rodante y aplican modelos de IA para validar las características visuales de las patatas. Según sus conclusiones, la tecnología de inteligencia artificial hará que el brazo robótico de clasificación recoja los productos inaceptables y los distribuya en los canales de valor correctos.

Los clasificadores robóticos eliminan la subjetividad del proceso de toma de decisiones, lo que se traduce en menos errores, menos devoluciones de cargos y ahorros sustanciales en mano de obra. De hecho, los usuarios que han integrado dos robots en una línea de clasificación han logrado tasas de extracción de entre 80 y 100 patatas por minuto, mucho más rápido de lo que puede lograr un equipo de clasificadores humanos.

Líneas de procesamiento más inteligentes para unos resultados más sólidos

La IA no reemplaza a las personas o los procesos de un cobertizo de patatas, sino que los mejora. En última instancia, el valor de la inspección mediante IA va más allá de reemplazar las tareas manuales o reducir los errores: puede mejorar y escalar las operaciones de manera cuantificable para satisfacer las crecientes demandas. Al ofrecer una inspección de productos consistente, objetiva y rápida, las aplicaciones de inteligencia artificial mantienen la calidad de los resultados cuando la mano de obra es limitada o la rotación es alta. Los procesadores pueden reducir el desperdicio, proteger los equipos posteriores y cumplir con confianza las especificaciones de los clientes sin sacrificar la velocidad de la línea.

Los sistemas de inspección con IA actuales han superado las fases teóricas de laboratorio o de prueba: están diseñados para la producción en el mundo real y están listos para funcionar ahora y en el futuro.