Fátima Ezzahra, presentación en el Digital Enterprise Show
En un evento que marcó un hito para Biyectiva Technology, nuestro equipo tuvo el honor de participar en el prestigioso Digital Enterprise Show en Málaga. Fue allí donde, tras una presentación clave el 11 de julio, nos alzamos con el primer premio el 12 de julio por un proyecto tan revolucionario como innovador: la detección de la madurez del melón mediante Inteligencia Artificial (IA). Este reconocimiento no es solo un triunfo tecnológico, sino un testimonio del esfuerzo, la pasión y el talento que definen a nuestro equipo. Queremos extender una felicitación especial a nuestra compañera Fátima Ezzahra, cuya impecable presentación cautivó al jurado, y a Sergio Moreno Lorente, quienes representaron con orgullo a Biyectiva Technology en este importante evento.
Innovación al Servicio del Sector Agro
En Biyectiva, somos un equipo de ingenieros con una amplia experiencia en la aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial en el sector agro. Nuestro historial de éxitos avala nuestra trayectoria, tanto en Visión Artificial (especialmente en sistemas hiperespectrales) como en Análisis de Sonido (como los hidrófonos). Contamos con Doctores en IA, expertos en despliegue de sistemas de IA y ganadores de reconocidos desafíos internacionales. Nos enorgullece ser una de las pocas empresas nacionales especializadas en la aplicación de IA para este sector clave.
Un Mercado con Gran Potencial
Nuestro proyecto se centra en un producto con dos casos de uso principales, cada uno con un mercado objetivo significativo:
- En campo: Ayudando al agricultor a decidir cuándo cortar. El dispositivo portátil permite determinar el momento óptimo de corte, eliminando la necesidad de personal especializado, lo que supone un ahorro considerable de recursos económicos para agricultores individuales. Solo en Castilla-La Mancha (CLM), hablamos de más de 4.000 agricultores individuales de melones.
- En planta: Ayuda a generar gamas y confecciones. Este sistema permite separar las gamas de melón según su nivel de madurez, abriendo la puerta a la creación de líneas premium. Para los centros de procesamiento, estimamos un mercado de alrededor de 200 centros solo en CLM, un número que se multiplicaría por 5 o 10 a nivel nacional.
Además, la versatilidad del hardware de este dispositivo significa que podría adaptarse a otras frutas (como la sandía), expandiendo significativamente nuestro mercado potencial en futuras fases.
Un Enfoque Multimodal y Preciso
A diferencia de las técnicas tradicionales de detección de madurez basadas en cambios de color superficial (ineficaces en el melón), nuestra solución combina dos enfoques innovadores:
- Visión Hiperespectral: No nos limitamos al espectro visible. Utilizamos componentes más allá del visible (ultravioleta e infrarrojo) y modelos de IA para correlacionar el aspecto físico del melón (reticulado, patrones, geometría de las manchas) con su madurez interna
- Análisis Acústico: Aprovechamos la variación de densidad en los frutos con alto contenido de agua a medida que maduran. Mediante ondas de ultrasonido, medimos el perfil de resonancia del melón, una técnica probada para evaluar su estado interno.
La combinación de estas técnicas visuales y acústicas, junto con potentes modelos de Machine Learning, da como resultado el primer mecanismo multimodal basado en IA del mercado con estas capacidades, capaz de estimar con precisión los grados Brix medios y, por ende, el nivel de madurez interno del melón.
Nuestra Hoja de Ruta: De la Investigación al Mercado
Aunque este proyecto parte de un nivel de preparación tecnológica (TRL) bajo, su carácter innovador y diferencial garantiza un impacto significativo en el sector y la sociedad. Nuestra experiencia previa con modelos de visión y acústicos en el sector agro nos permite conocer bien los riesgos y nos ha llevado a plantear el proyecto en tres fases clave:
- Fase A - Validación de hipótesis en melón: Basándonos en la validación de principios físicos en cultivos similares (como la sandía), confirmaremos que el melón presenta características lo suficientemente parecidas para que nuestras hipótesis sean válidas. Además, nuestras técnicas (visión y sonido) son una mejora automatizada de lo que los humanos ya hacen intuitivamente.
- Fase B - Generación del conjunto de datos para entrenamiento: Recolectaremos datos de entre 500 y 600 melones, midiendo los grados Brix, aplicando pulsos sonoros y realizando análisis visuales. Un equipo de Biyectiva se desplazará in-situ para asegurar la calidad de estas muestras.
- Fase C - Validación del modelo y fase de análisis de productización: Esta fase se enfocará en validar la precisión de nuestro modelo y trazar el camino para llevar este diseño y producto al mercado, elevando su TRL y transformando esta innovación en una solución comercializable.
El Impacto en Castilla-La Mancha y Más Allá
Castilla-La Mancha es el principal productor de melón en España, con un 35% de la producción nacional y más de 5.400 hectáreas cultivadas. Sin embargo, gran parte del proceso de cultivo aún depende de métodos tradicionales que introducen ineficiencias. Nuestro sistema multimodal de IA permitirá:
- Decisiones de corte más informadas: Sin intervención humana y de forma consistente.
- Optimización del triaje: Facilitando la creación de diferentes grados de calidad del melón, incluyendo gamas premium.
Estamos convencidos de que esta tecnología revolucionará la forma en que se cultiva y procesa el melón, generando eficiencia, reduciendo costes y garantizando una mayor calidad del producto final.
¡Este premio es un impulso inmenso! para continuar desarrollando soluciones que hagan la diferencia. Gracias a todos los que lo hacéis posible.
Premio Best Startup 2025 en Digital Enterprise Show
