Investigadores del I3A, en la Universidad de Zaragoza, trabajan desde hace un año en un proyecto que aportará transparencia y automatizará el sistema actual. Este dotará a la Lonja de un algoritmo de inteligencia artificial que permita efectuar una propuesta de precios de referencia atendiendo a las variables previamente identificadas.
Un sistema de inteligencia artificial marcará el precio del porcino en la Lonja de Binéfar
Investigadores del Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón (I3A-Universidad de Zaragoza) desarrollan un sistema basado en inteligencia artificial y redes neuronales para ayudar a marcar el precio de la carne de porcino en la Lonja Agropecuaria de Binéfar cuando no haya acuerdo entre los productores.
Binéfar es una localidad oscense en el que la ganadería supone uno de sus mayores activos industriales. En un radio de 30 kilómetros alrededor de la misma se concentran 100.000 terneros, numerosas granjas de cría y engorde de cerdos, 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. Por ejemplo, en otras lonjas, cuando no haya cuerdo entre los agentes a la hora de fijar el precio de referencia, es el alcalde el que tiene la última palabra sobre el mismo.
Con el proyecto que desarrollan investigadores del grupo de Sistemas de Información Avanzados (IAAA) del I3A, serán técnicas de inteligencia artificial y redes neuronales las que lo determinen, aportando así transparencia al establecimiento de precios.
En ello trabaja desde hace un año este grupo de la Universidad de Zaragoza. El sistema que están creando 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, están 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.
Según explica F. Javier Zarazaga-Soria, responsable del proyecto, el mayor reto con el que se encuentran es el de ser capaces de considerar variables que se escapan de los ciclos habituales de producción. Escenarios anómalos, como la reciente entrada de la peste porcina africana en Alemania, son prácticamente imposible de modelizar ya que la reacción de los agentes involucrados muchas veces no responde a lógicas comprensibles (miedos, intuiciones, etc.). Es por ello que estan introduciendo su propia evaluación continua del mercado como un elemento novedoso frente a otras aproximaciones existentes. Para ello, tienen 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.
Este proyecto “Integración De Técnicas De Inteligencia Artificial Para El Establecimiento Del Precio De Referencia De La Carne De Porcino” cuenta con el soporte económico del Gobierno de Aragón y de la Unión Europea a través del Fondo Europeo Agrícola de Desarrollo Rural FEADER.
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.
