Juan Sebastián Villota Cáceres, ingeniero electrónico y estudiante de la maestría en Ingeniería Electrónica de la Escuela Colombiana de Ingeniería, desarrolló MangIA, un sistema de clasificación automatizada de mangos basado en inteligencia artificial (IA) que opera completamente sin conexión a internet.
Este dispositivo, de bajo costo y alta eficiencia, apunta a profesionalizar el proceso de selección postcosecha en zonas rurales mediante un sistema portátil, preciso y autónomo. Juan Sebastián, se inspiró tras observar durante años a agricultores colombianos clasificar manualmente mangos bajo condiciones extenuantes, con resultados variables y propensos a errores. A pesar de que Colombia ha duplicado sus exportaciones de mango entre 2019 y 2024, los métodos de selección siguen siendo mayoritariamente artesanales.
“MangIA nace con la intención de democratizar el acceso a la inteligencia artificial entre pequeños y medianos productores, encapsulando décadas de experiencia agrícola en un sistema autónomo capaz de replicar decisiones humanas con mayor precisión y rapidez, sin necesidad de conexión a internet”, afirma su el joven bogotano.
El sistema combina hardware especializado con IA perimetral. Utiliza una cámara inteligente MaixCam, equipada con un procesador neuronal dedicado, instalada en un entorno de captura controlado: iluminación LED radial y fondo curvo blanco. El proceso sigue cuatro etapas:
El núcleo del sistema es SimpleCNN, un modelo desarrollado por Villota específicamente para operar en hardware con recursos limitados. Con solo 16 capas y un tamaño de 459 KB, supera en rendimiento a modelos comerciales mucho más pesados, como MobileNetV3 y soluciones basadas en MaixHub, operando con apenas 1,5 W de consumo energético.
El proyecto comenzó con un análisis de normas internacionales de clasificación de frutas y visitas a múltiples fincas colombianas para estudiar el proceso artesanal en campo. Tras evaluar diferentes plataformas de hardware, se eligió MaixCam por su relación costo-rendimiento. Posteriormente, se diseñó un entorno controlado para la captura de datos y se recopiló un conjunto de 12.800 imágenes balanceadas.
Durante la etapa de modelado, SimpleCNN fue entrenado desde cero y evaluado frente a seis arquitecturas optimizadas (como EfficientNet, MobileNet y ResNet), así como métodos tradicionales. Fue convertido al formato compatible con MaixCam, logrando una fidelidad del 99,95 % tras cuantización. En pruebas de campo con 300 muestras reales, MangIA superó sistemáticamente el desempeño de clasificadores humanos expertos.
MangIA se distingue de otras soluciones existentes por cuatro elementos fundamentales:
Juan Sebastián Villota planea ampliar MangIA integrando cintas transportadoras industriales y desarrollando versiones resistentes a la intemperie para uso directo en el campo. Además, busca adaptar el sistema a otras frutas tropicales y lanzar una aplicación móvil que permita trazabilidad completa del producto. Su objetivo a largo plazo es licenciar la tecnología globalmente y contribuir a reducir las pérdidas postcosecha, actualmente estimadas en un 30 %, a un 5 %.
Durante su pregrado, Juan Sebastián, obtuvo una beca internacional que le permitió realizar un semestre académico en México. Además, fue beneficiario de becas por excelencia académica y, al finalizar la carrera, la Escuela le otorgó una beca del 100 % para cursar una maestría. Este respaldo lo motivó a continuar su formación con énfasis en el área que más le apasiona: así, realizó el magíster en Ingeniería Electrónica, con especialización en Control y Automatización.
Juan Sebastián destaca de la Escuela las múltiples oportunidades que le brindaron. Por motivos económicos, le hubiese sido muy difícil costear los estudios de pregrado y posgrado. Sin embargo, gracias al apoyo y la confianza depositados en él, pudo culminar exitosamente su formación.
“Durante la maestría, la calidad docente fue sobresaliente. Siempre existió un fuerte compromiso por parte del profesorado para garantizar que los proyectos y los conocimientos adquiridos alcanzaran un alto nivel. En particular, el acompañamiento constante de mi director de tesis fue clave para desarrollar una investigación con altos estándares de calidad y con un impacto real en la sociedad”, dice.
Respecto al proyecto MangIA, su principal motivación es ofrecer soluciones de bajo costo utilizando tecnología de punta. “Buscamos que pequeños y medianos productores puedan acceder a mercados internacionales, los cuales están regulados por normativas estrictas. Con nuestro dispositivo, es posible automatizar procesos, facilitar el cumplimiento de esos estándares y democratizar el acceso a esta tecnología”.
Dada la magnitud del proyecto, lo dividió en varias etapas y postuló de las siguientes maneras:
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MangIA nace con la intención de democratizar el acceso a la inteligencia artificial entre pequeños y medianos productores, encapsulando décadas de experiencia agrícola en un sistema autónomo capaz de replicar decisiones humanas.
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MangIA nace con la intención de democratizar el acceso a la inteligencia artificial entre pequeños y medianos productores, encapsulando décadas de experiencia agrícola en un sistema autónomo capaz de replicar decisiones humanas.
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MangIA nace con la intención de democratizar el acceso a la inteligencia artificial entre pequeños y medianos productores, encapsulando décadas de experiencia agrícola en un sistema autónomo capaz de replicar decisiones humanas.
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MangIA nace con la intención de democratizar el acceso a la inteligencia artificial entre pequeños y medianos productores, encapsulando décadas de experiencia agrícola en un sistema autónomo capaz de replicar decisiones humanas.
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MangIA nace con la intención de democratizar el acceso a la inteligencia artificial entre pequeños y medianos productores, encapsulando décadas de experiencia agrícola en un sistema autónomo capaz de replicar decisiones humanas.
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MangIA nace con la intención de democratizar el acceso a la inteligencia artificial entre pequeños y medianos productores, encapsulando décadas de experiencia agrícola en un sistema autónomo capaz de replicar decisiones humanas.
