De la Granja al Plato Startup sirve a la industria alimentaria un festín de IA
'La startup De la Granja al Plato ofrece a la industria alimentaria una solución basada en IA.'
Funcionó como magia. Algoritmos de visión por computadora ejecutándose en un centro de datos vieron que una enfermedad estaba a punto de infectar un campo de trigo remoto en India.
Dieciséis días después, los trabajadores en el campo encontraron las primeras pruebas del brote.
Fue el tipo de magia que personas como Vinay Indraganti llaman transformación digital. Él la ha practicado durante 25 años, los últimos doce en compañías como Ingredion, un productor de ingredientes alimentarios Fortune 500.
El proyecto en India fue la primera gran prueba de AGRi360 — un conjunto de productos para agricultura sostenible impulsado por NVIDIA Metropolis — de la startup que Indraganti cofundó, Blu Cocoon Digital.
Aplicación Móvil aprovecha la inteligencia en la nube
El piloto fue simple y efectivo.
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Los trabajadores agrícolas tomaron fotos de las plantas, con marca de tiempo y georreferenciadas por una aplicación móvil. Las enviaron a la nube de Microsoft Azure, donde los modelos personalizados de Blu Cocoon encontraron patrones que permitieron su increíble predicción.
Gracias a su experiencia en la industria, Indraganti conoce el valor de esa inteligencia oportuna. Puede ayudar a los agricultores y a toda su cadena alimentaria de proveedores a obtener una cosecha abundante.
“Es un área vasta, por eso hemos convertido ‘IA para alimentos’ en nuestro lema en Blu Cocoon”, dijo en una entrevista desde la oficina en el área de Chicago de la empresa con sede en Kolkata.
Un tercer ojo en el campo
AGRi360 actúa “como un tercer ojo en el campo”, dijo Pinaki Bhattacharya, un microbiólogo que encabeza I+D en Blu Cocoon Digital.
En el piloto, les dio a los agricultores una advertencia temprana para aplicar una pequeña cantidad de pesticida y detener la enfermedad. Una empresa agroquímica recibió información sobre las condiciones en el área, lo que ayudó a gestionar su cadena de suministro.
En el futuro, los productores de alimentos que compran los cultivos obtendrán detalles clave sobre su microbiología. Eso ayuda a planificar cómo y cuándo procesar los cultivos en productos que cumplan con los requisitos regulatorios de los lugares donde se venderán.
“AGRi360 captura todas estas ideas gracias a la IA alimentada por fotos de los trabajadores agrícolas tomadas mientras realizan sus tareas regulares”, dijo Bhattacharya.
Evaluación de semillas y suelos
Los modelos de IA comenzaron como una investigación que usaba visión por computadora para evaluar rápidamente las condiciones del suelo y la calidad de las semillas.
Esas habilidades ahora forman parte del portafolio de productos de AGRi360, junto con productos que monitorean la salud de las plantas y las mejores prácticas en agricultura. Hoy en día, AGRi360 se utiliza en dos países, mejorando la cantidad y calidad de los rendimientos de los cultivos.
Un cliente informa que está en camino de obtener el 100% de sus productos de manera sostenible para 2025. Otro vio aumentar los ingresos de un insecticida gracias al servicio.
“Nuestras ventas de Cartap 50sp aumentaron un 70% en seis meses gracias a la capacidad de AGRi360 para identificar tempranamente infecciones emergentes de cultivos”, dijo Vandan Churiwal, director de Krishi Rayasan, uno de los principales proveedores de agroquímicos con sede en Kolkata.
“Como resultado, estamos ampliando nuestra licencia con Blu Cocoon para llevar ideas impulsadas por IA a todas las áreas de nuestro negocio”, agregó.
Entrenamiento e inferencia más rápidos
Inicialmente, la startup usaba CPUs para entrenar y ejecutar sus modelos de IA. Ahora utiliza exclusivamente GPUs de NVIDIA y el framework Metropolis para visión por computadora.
“Solíamos tardar dos meses en entrenar un solo modelo de IA en CPUs”, dijo Indraganti. “Ahora, con las GPUs NVIDIA A10 Tensor Core, los cuatro modelos en AGRi360 se pueden entrenar en pocas horas, eso es un cambio de juego”.
Los ahorros de tiempo se acumulan rápidamente porque los modelos deben ser reentrenados para nuevos cultivos, variantes y tipos de suelo.
Las GPUs también redujeron el tiempo necesario para completar trabajos de inferencia. Las predicciones que requerían de 15 a 20 minutos en CPUs ahora se generan en 2 a 3 segundos en GPUs NVIDIA T4 Tensor Core. La velocidad también le permite a Blu Cocoon probar sus modelos en conjuntos de datos grandes y en crecimiento.
De astilleros a bares de snacks
Mirando hacia el futuro, Blu Cocoon está ampliando su trabajo en la cadena de suministro de alimentos para la gestión de contenedores en astilleros. Ya está probando modelos de visión por computadora para un cliente en India.
“Hemos descubierto una forma de optimizar el movimiento de contenedores, reduciendo su tiempo en el patio y minimizando los puntos de contacto para ahorrar tiempo y dinero”, dijo Indraganti.
Incluso la startup está ayudando a los productores de alimentos a crear recetas con IA. Ya ha preparado un muffin sin gluten para un cliente de alimentos envasados, con quesos a base de plantas, batidos y barras de snacks como próximas opciones en el menú.
Un cliente informa que el sistema impulsado por IA ayudó a reducir el tiempo para crear una nueva receta en un 80%.
“Nombramos a la empresa Blu Cocoon Digital porque miramos más allá del horizonte y a través del océano en busca de formas de fomentar las aspiraciones de nuestros clientes con tecnología digital, y todo funciona en la plataforma NVIDIA y Microsoft Azure”, dijo.
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