Mendoza, tierra de vinos, productores y bodegas emblemáticas, además, posee científicos y científicas que trabajan en aplicar las herramientas del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, con el objetivo de responder a las necesidades de la producción. Es el caso de los jóvenes investigadores Emmanuel Millán y Tatiana Parlanti que, desde la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad Nacional de Cuyo, trabajan para estimar con mayor precisión las cosechas anuales de marzo. Buscan eliminar malezas y contar uvas, con el horizonte en identificar las más aptas y obtener mejores vinos.

La sofisticación tecnológica en este campo no es un hecho desdeñable: a nivel mundial, Argentina es el quinto productor de vino, detrás de Italia, Francia, España y Estados Unidos. Por este motivo, mejorar los procedimientos productivos a través de la ciencia se ubica como un aspecto que, en el contexto de tecnologización internacional, no puede esperar. “De hecho, fueron los propios productores los que nos manifestaron que tenían un problema con la vendimia. Un obstáculo que también se presenta en el durazno, en el tomate, en el ajo. No tenían manera de estimar cuánto se va a producir y cuánto se va a cosechar. El problema es que en base a lo que ellos estimen, las bodegas terminan pagando más (si hay menos producción) o menos (si hay más oferta)”, señala Millán, ingeniero en software, doctorado en Ciencias de la Computación e Investigador del Conicet. Así, un mercado tan importante a nivel doméstico nunca termina de calibrarse de forma adecuada.

¿Cómo suceden las cosas en la práctica actual? Por lo general, los técnicos del Instituto Nacional del Vitivinicultura les preguntan a los productores cómo estiman que estará la producción y ellos les comentan, a grandes rasgos, lo que creen que ocurrirá. Pero la estimación puede fallar, porque no hay manera de medir. En verdad, sí la hay aunque es muy engorrosa sino imposible: deberían contar uva por uva para limitar la posibilidad de error y saber cuántos quintales extraen en una hectárea determinada.

Bajo esta premisa, las contribuciones vinculadas a la aplicación de inteligencia artificial realizadas desde Uncuyo podrían contribuir a la sofisticación del sistema de parámetros comúnmente empleado. “A través del aprendizaje automático de las máquinas es posible capturar imágenes con drones o cuatriciclos a los que se le adosan cámaras y pueden penetrar por muchos sitios. Una vez tomadas, la máquina funciona con mecanismos repetitivos, redes neuronales profundas que detectan cuántos racimos de uva hay en cada imagen”, explica Millán. Al prever cuántos racimos hay por parcela, es posible multiplicar y disminuir el margen de error significativamente. El mismo procedimiento puede probarse para cultivos tomate o ajo y, de hecho, es hasta más sencillo porque en la vid, el racimo, a menudo, puede taparse por las hojas.

En estudios realizados en otros países, la toma de imágenes puede servir para realizar una cosecha selectiva: advertir qué tipo de fruto está maduro y cuál no. La misma lógica puede emplearse para identificar malezas para que luego el productor sepa con mayor precisión cuánto químico colocar para fumigar, sin estropear el ecosistema liberando sustancias nocivas de manera desproporcionada. En este último aspecto, los investigadores de Uncuyo trabajan en colaboración con un grupo del INTA, cuya sede está en Luján.

Entrenar a las máquinas

Para que las máquinas sean capaces de reconocer patrones, primero hay que enseñarles. Como a los niños cuando son pequeños, la acción se repite hasta que en un momento termina saliendo. Parlanti, licenciada en Ciencias Básicas con orientación en Matemáticas y becaria del Conicet, sin embargo, apunta una diferencia: “A las personas, cuando son pequeñas, uno le muestra dos o tres racimos y enseguida aprende a detectarlos por su cuenta. En cambio, la maquina se demora un poquito más. A las computadoras hay que llenarlas de imágenes, y una vez que aprenden son casi infalibles. Reconocen uvas que nosotros con nuestros órganos no veíamos”.

De esta manera, los investigadores realizaron trabajo de campo en algunas fincas y tomaron fotos de racimos en diferentes escenarios: con más o menos luz, con más o menos nitidez, más grandes o más chicos. “El segundo paso fue etiquetar aquellas imágenes que, desde nuestro criterio, permitían observar algún racimo. Con un software le indicábamos al sistema dónde había un racimo de uva”, destaca Parlanti. Un proceso similar al que utiliza Facebook con el reconocimiento facial que reconoce a personas, muchas veces, antes de ser etiquetadas por el usuario. A partir del algoritmo, la red neuronal aprende a reconocer lo que es una uva y lo que no.

Se trata de un mecanismo que opera a través de capas de neuronas conectadas entre sí. Superficies por donde viaja la información y va ajustando esas conexiones hasta que llega un momento en que difícilmente se equivoca. Además de servir para contar uvas, también es útil para contar ganado, así como también personas en escenarios determinados: un salón, una plaza, una cancha de fútbol, o una movilización. Sí, los humanos entrenan máquinas para que después los observen aunque luego se nieguen a querer ser vistos.

Las cifras del vino

El vino no es una bebida más entre otras, sino que penetra en las raíces históricas de las civilizaciones humanas. De hecho, dioses de las mitologías griegas y romanas fueron bendecidos con la custodia de ese don proveniente de las uvas. Desde la Antigüedad hasta el mundo moderno, diversas culturas y religiones se han constituido alrededor de un ritual socializador robusto. Compartir copas de vino se eleva como símbolo para sellar acuerdos o para romperlos; para enamorarse o para distanciarse; para hacer amigos o para ganarse broncas.

¿Qué lugar ocupa Argentina en el siglo XXI? Un sitio de relevancia: se ha posicionado como el quinto país productor de vino luego de Italia, Francia, España y Estados Unidos. Es el octavo país productor de uva y está dentro de los 10 que más volumen de vino consume. Además, cuenta con 215.169 hectáreas cultivadas en 18 provincias y más de 23 mil viñedos que están en producción.

Según datos registrados ante el INV, en 2020, Argentina contabilizaba 1.237 bodegas: un sector que genera 146 mil puestos de trabajo directos y 240 mil indirectos. El 75 por ciento de la producción vitivinícola se comercializa en el mercado interno, mientras que el 25 por ciento restante se destina al mercado externo. En total, existen más de 16 mil productores, que componen un área en constante crecimiento que justifica la presencia de ciencia de calidad.