Miembros del grupo SINAI (Sistemas inteligentes de acceso a la información) de la Universidad de Jaén, dirigidos por el informático Fernando Martínez Santiago, han elaborado un sistema informático, basado en el lenguaje natural, para obtener información sobre el estado de las explotaciones de olivar, que permitirá y facilitará la elaboración de predicciones de producción de cultivo de olivar. Este estudio ha sido subvencionado por el Plan Propio de la Universidad de Jaén.
Durante estos dos últimos años, el grupo SINAI ha creado un sistema informático que permite la consulta personalizada del estado cualitativo de cada producción de olivar, a través de telefonía y mediante voz, garantizando que se recoge una mayor cantidad de información de la que existe en la actualidad, con la primicia de que no se trata de responder a un formulario pregrabado y almacenar las respuestas a cada pregunta. Este estudio ha desarrollado un sistema de diálogo que mantiene una conversación guiada, con la finalidad de extraer datos relevantes y adecuados para su posterior uso directo en estudios estadísticos, o para el desarrollo de modelos predictivos. Los datos resultantes de estas consultas permitirán mejorar de forma notable los métodos de predicción del volumen de producción y del precio estimado en origen, valores de enorme interés en el sector del aceite de oliva.
Colaboran con ATRIA
Este grupo de investigación colabora con ATRIA (Agrupación para Tratamientos Integrados en la Agricultura), que se encargan de asesorar al agricultor en todas aquellas dudas que pueden surgirle a la hora de abonar los campos, podarlos, o realizar cualquier otra tarea relacionada, al mismo tiempo que previene de plagas o cambios del tiempo. Esta agrupación cuenta con los datos necesarios para predecir la producción de los próximos años, pero no tenían la herramienta necesaria para almacenarlos. “De esto nos hemos encargado nosotros”, comenta el investigador principal.
Este nuevo software, que ya está concluido, tiene dos vertientes. Por una parte, presenta un mecanismo de comunicación entre el técnico del área y el agricultor, con el que se realizan los avisos oportunos. El sistema establece medios de comunicación "amigables" para que el técnico pueda llegar al agricultor con mayor facilidad, ya que permite comunicarse a través de una serie de canales de comunicación sencillos como enviar un mensaje de texto a los teléfonos móviles de los agricultores, un correo electrónico, o que el agricultor realice una simple llamada telefónica y acceda a la información, con la novedad de que es automática. “Por ejemplo, el técnico da una información a los agricultores, y estos la reciben en mensaje de texto, y con una simple llamada recibe la información a través de una voz sintética que lee el mensaje. De esta manera el agricultor no tiene porqué tener ningún tipo de conocimientos informáticos. El sistema está orientado para poder llevar al agricultor toda la información que el ingeniero crea conveniente transferir”, explica el profesor Martínez Santiago.
Este software recaba todo tipo de información adicional, sobre todo, la producción, que después se podrá utilizar para realizar las predicciones oportunas. “Aunque el objetivo principal de este proyecto es trabajar con el lenguaje natural, una vez que se tienen estos datos, se les dará una nueva aplicación concreta, que será la de predicciones para el futuro”, afirma el investigador principal del estudio. De esta manera se podrán conseguir unas predicciones de cosecha de aceituna más precisas mediante el desarrollo de un modelo de conocimiento. Para conseguir esto, hace falta detectar las variables que se pueden tener en la cantidad y calidad de cosecha (pendiente del olivo, lluvia…), además de esta información.
El software está concluido y a la espera de que comience a formar parte de un organismo público que pueda mantenerlo: “Hasta el momento la Junta de Andalucía está interesada en él, pero estamos esperando su respuesta”, explica Fernando Martínez. “Una vez que ocurra esto, se procederá a la predicción”, concluye el investigador.
