Con el objetivo de garantizar un proceso automatizado en el momento óptimo de la recolección y maximizar la producción de grasa, distintos investigadores han desarrollado un modelo basado en la Inteligencia Artificial. 

Con el objetivo de mejorar la comercialización y el valor añadido del aceite de oliva finalmente elaborado, la industria del olivo ha empezado a utilizar la inteligencia artificial. 

Esta nueva tecnología aporta al productor de aceite de oliva las siguientes ventajas:

• Reducción de desplazamientos a la finca para el monitoreo del momento óptimo de recolección.

• Disminución del tiempo empleado en el análisis de información por parte de técnicos y/o productores de aceite.

• Precisión y objetividad al momento de identificar el tiempo óptimo de recolección, teniendo en cuenta, además, variables que con los métodos tradicionales manuales no se pueden contemplar.

• Mayor certidumbre y capacidad de planificación de la recolección de la cosecha, con la consiguiente optimización del proceso productivo a nivel operativo, técnico y económico.

• Minimización del costo de recolección, evitando entre otros aspectos la operación en condiciones adversas con barro o con lluvia y optimizando en general la gestión de la recolección.

Asimismo, la aplicación de este novedoso sistema permite reducir los posibles daños que podría sufrir el olivo durante la recolección como descortezados, caída de ramón, heridas, roturas, entre otros y que serán más probables cuanto más se adelante la cosecha ya que, entre otras variables, la resistencia al desprendimiento del fruto es más elevada al inicio. 

Además, podría ser una posible solución a la vecería del olivo por recolección tardía, ya que al seleccionar con exactitud el momento de recolección, minimizaría el posible perjuicio a la cosecha del año siguiente.

A partir del uso de potentes tecnologías tales como AI/ML, BigData, IoT y Teledetección,  investigadores de España, en colaboración con diversas empresas, 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, que se se eliminan las desventajas que conlleva la identificación manual del momento idóneo, es decir los desplazamientos a las fincas para el muestreo “in situ”, el elevado consumo de tiempo que conlleva el cálculo 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 elevada al inicio. 
• El posible perjuicio a la cosecha del año siguiente, ya que una recolección muy tardía puede inducir vecería. 
• El costo 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, hay expertos que trabajan en el desarrollo de un sistema de visión integrado para la inspección automática y no invasiva de los lotes de aceituna que entran en el patio de la almazara, en lo que se refiere al nivel de suciedad de la aceituna.

El hardware que se está desarrollando promete ser 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 las imágenes capturadas y la representación gráfica de los resultados.

En resumen, la incorporación de la Inteligencia Artificial ya es un hecho en la producción del olivo y los productores ya pueden observar los primeros resultados traducidos en cosechas más rentables y productos de calidad.