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La inteligencia artificial marcará el precio del porcino

Un algoritmo permitirá a la Lonja de Binéfar efectuar una propuesta de referencia atendiendo a las variables previamente identificadas.


Investigadores del Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón (I3A-Universidad de Zaragoza) han desarrollado 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.

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. En un paso más, la Lonja ha comenzado a trabajar para constituirse en una ayuda entre sesiones en el establecimiento de precios orientativos de mercado a Lonja de Lleida (referente nacional en el mercado del porcino).

Un foco de actividad ganadera

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 hay acuerdo 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 este nuevo proyecto, serán técnicas de inteligencia artificial y redes neuronales las que lo determinen, aportando así transparencia al establecimiento de precios.

Identificación de variables

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, el grupo de investigación IAAA 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.

Según explica F. Javier Zarazaga-Soria, responsable del proyecto, “El mayor reto con el que nos encontramos 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 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 estamos 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”.

Pesos, volumen de cabaña y sacrificios

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.

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