Agro    Alimentación

La inteligencia artificial marcará el precio de la carne de porcino en esta lonja de Huesca

Investigadores de la Universidad de Zaragoza dotarán a la Lonja de Binéfar de un algoritmo que permita efectuar una propuesta de precios de referencia atendiendo a las variables previamente identificadas

03 NOV. 2020
6 minutos

La inteligencia artificial es tan trasversal que llega hasta las lonjas de porcino. Investigadores del Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón (I3A de la Universidad de Zaragoza) está desarrollando un sistema basado en redes neuronales para ayudar a marcar el precio de la carne de porcino en la Lonja Agropecuaria de Binéfar (Huesca) cuando no haya acuerdo entre los productores.

"La Lonja de Binéfar es ya un referente del vacuno en España, cuya propuesta de precio es la más utilizada a nivel nacional a la hora de establecer contratos", explican desde la universidad. Binéfar es una localidad oscense donde la ganadería supone uno de sus mayores activos industriales. En un radio de 30 kilómetros, se concentran 100.000 terneros, numerosas granjas de cría y engorde de cerdos. Además, acoge dos de los mataderos de mayor volumen de trabajo de la península, y en la zona operan innumerables fábricas de piensos, comerciales ganaderas y sociedades de servicios sanitarios.

En este contexto, Lonja Binéfar quiere dar un paso más aplicando innovación e ingeniería a un sistema tradicional de fijación de precios. En otras lonjas, cuando no hay acuerdo entre los agentes a la hora de fijar el precio de referencia, es el alcalde quien tiene la última palabra.

Con el proyecto junto al I3A, el precio estará determinado por técnicas de inteligencia artificial y redes neuronales, "aportando así transparencia al establecimiento de precios".

En ello trabaja desde hace un año este grupo de la Universidad de Zaragoza. El sistema parte de la identificación y caracterización de las variables que pueden ser relevantes desde el punto de vista de una propuesta automática de precios.

Además, el equipo está llevando a cabo el diseño e implementación de un algoritmo de inteligencia artificial que permita efectuar una propuesta de precios de referencia atendiendo a las variables previamente identificadas.

Por último, se desarrollará un prototipo de sistema de gestión en la nube que posibilite la captura de los valores a asignar a las variables referenciadas, así como la integración del algoritmo de cálculo previo.

El mayor reto del trabajo consiste en ser capaces de considerar variables que se escapan de los ciclos habituales de producción, explica F. Javier Zarazaga-Soria, responsable del proyecto. "Escenarios anómalos, como la reciente entrada de la peste porcina en Alemania, son prácticamente imposible de modelizar, ya que la reacción de los agentes involucrados muchas veces no responde a lógicas comprensibles como miedos o intuiciones", comenta.

Por ello, el equipo está introduciendo su propia evaluación continua del mercado como un elemento novedoso frente a otras aproximaciones existentes. "Para ello, tenemos que dotar a la Lonja de una herramienta de recogida de datos que incorpore las evoluciones de otros mercados, así como cuáles son las previsiones de operación de productores y consumidores, y con qué precio de referencia se encontrarían cómodos”.

Cómo se fijan los precios en la lonja

Las lonjas se rigen por modelos clásicos de propuestas de tendencias de precios basadas en juntas de precios formadas por representantes de los productores y de los operadores. En el caso del ganado porcino, se hace en una reunión en sesión presencial, donde se inicia una puesta en común de los datos tales como pesos, volumen de cabaña, y sacrificios.

A partir de aquí, se intentan fijar unas propuestas de evolución de los precios que, en función de todo lo anterior, toman dirección al alza o a la baja y se concreta también la cantidad aproximada entre la que podría estar la subida o la bajada. El problema es que estas aproximaciones suelen tener unos bajos niveles de transparencia y de auditoría en los puntos de partida de los agentes involucrados.