La inteligencia artificial continúa ampliando sus aplicaciones en el sector agrícola. Una reciente investigación sobre mango ha desarrollado un sistema capaz de identificar distintas variedades de esta fruta directamente en el árbol mediante una combinación de smartphone, computación en la nube y aprendizaje profundo.
El estudio, publicado en agosto de 2026 en la revista Engineering Applications of Artificial Intelligence, presenta un modelo de inteligencia artificial que alcanzó una precisión global del 98,375% al diferenciar cuatro tipos de mango.
El objetivo de los investigadores es ofrecer una alternativa a los métodos tradicionales de identificación, que dependen habitualmente de etiquetas físicas y de la inspección visual. Estos sistemas pueden presentar problemas cuando las etiquetas se deterioran o cuando existen variedades con características externas similares.
Inteligencia artificial para reconocer el mango directamente en el árbol
El sistema desarrollado utiliza una versión mejorada de ShuffleNet, una arquitectura de aprendizaje profundo diseñada para trabajar con recursos computacionales relativamente reducidos.
Los investigadores incorporaron módulos de Efficient Channel Attention (ECA) y Global Context (GC) para mejorar la capacidad del modelo a la hora de distinguir características visuales entre las diferentes variedades sin incrementar excesivamente su complejidad.
La herramienta fue entrenada para identificar cuatro variedades: Aomang, Guiqi, Jihuang y Tainong. Los resultados mostraron precisiones individuales del 99,48%, 96,55%, 100% y 97,56%, respectivamente. La exactitud global se situó en el 98,375%.
El modelo cuenta con aproximadamente 1,53 millones de parámetros y una carga computacional de 2,3 GMac. Según los autores, consiguió superar en precisión a otras arquitecturas como DenseNet169 y ResNet34, manteniendo al mismo tiempo una estructura más ligera.
Del laboratorio a una aplicación Android
Uno de los aspectos más relevantes de esta investigación sobre mango es que la tecnología no se ha quedado únicamente en un modelo experimental.
Los investigadores desarrollaron también una aplicación para dispositivos Android conectada con una plataforma en la nube. La idea es que el usuario pueda capturar una imagen del fruto mediante un teléfono móvil y obtener posteriormente la identificación de la variedad.
En las pruebas realizadas con 100 imágenes, el tiempo medio de procesamiento fue inferior a 1.550 milisegundos, es decir, alrededor de un segundo y medio por imagen.
Esto permite plantear una herramienta de identificación relativamente rápida, no destructiva y que no necesita colocar previamente una etiqueta física sobre cada fruto.
Agricultura de precisión y gestión de cultivos
La aplicación de este tipo de sistemas puede tener implicaciones en distintos procesos agrícolas. Entre las utilidades señaladas por los responsables del estudio se encuentran la planificación de la cosecha y la gestión de recursos genéticos vegetales.
La identificación automática de variedades podría también facilitar la digitalización de determinados registros agrícolas. En lugar de depender exclusivamente de anotaciones manuales, las explotaciones podrían incorporar imágenes y sistemas automáticos de clasificación dentro de sus procesos de seguimiento.
El trabajo se enmarca así en el avance de la denominada agricultura de precisión, que utiliza sensores, datos, inteligencia artificial y herramientas digitales para obtener información más detallada sobre cultivos y optimizar determinadas tareas.
Un sistema todavía limitado a cuatro variedades
A pesar de los resultados, los propios autores señalan una limitación importante: el modelo únicamente ha sido probado con cuatro variedades de mango.
Esto significa que una precisión superior al 98% no implica que el sistema pueda reconocer actualmente cualquier mango cultivado en el mundo. Para ampliar su utilización será necesario entrenarlo con un número mayor de variedades y comprobar su comportamiento en diferentes condiciones de cultivo, iluminación y entorno.
El estudio demuestra, no obstante, cómo tecnologías habitualmente asociadas al reconocimiento de imágenes pueden trasladarse a tareas agrícolas muy concretas.
La combinación de smartphones, inteligencia artificial y servicios en la nube abre nuevas posibilidades para que herramientas de clasificación que antes requerían equipamiento especializado puedan utilizarse directamente sobre el terreno.
Metadescripción: Una investigación desarrolla un sistema de inteligencia artificial capaz de identificar cuatro variedades de mango con una precisión global del 98,375% mediante smartphone, deep learning y tecnología en la nube.
