LIFE GleanSmart: medir la fruta que se pierde en el campo

12 de noviembre de 2026 4 min de lectura

Cada kilo de fruta que se queda en el campo lleva consigo agua, energía, trabajo e inversión. Antes de recuperarlo hay que saber cuánto es, dónde y por qué. Esa es nuestra parte en LIFE GleanSmart, el proyecto europeo que coordina AINIA: reunir en un mismo dato lo que ven el productor, el dron, el robot y la industria.

Un proyecto europeo para no perder fruta en el campo

Según la información del proyecto, en Europa se pierden o desperdician cada año unos 28,4 millones de toneladas de fruta fresca, y en torno a 6,5 millones se pierden durante el cultivo y la cosecha. Falta todavía una cuantificación precisa de esas pérdidas en el campo.

LIFE GleanSmart propone una metodología para planificar cosechas y recolecciones complementarias, lo que en inglés se llama gleaning, y devolver la fruta recuperada a una cadena de valor circular. Entre sus objetivos están recuperar al menos el 25 % de las pérdidas actuales de fruta en la fase primaria y transformar esa fruta en seis ingredientes en polvo de valor añadido, validados en tres productos alimentarios.

El proyecto arrancó el 1 de julio de 2023 y sigue en marcha hasta el 31 de diciembre de 2026. Está cofinanciado por la Unión Europea a través del programa LIFE.

Seis socios, cada uno en su tramo

LIFE GleanSmart es un proyecto de consorcio, y cada socio cubre un tramo del recorrido, desde la parcela hasta el ingrediente:

AINIA coordina el proyecto y aporta las soluciones automáticas y robóticas, entre ellas el dron para caracterizar las parcelas.
Odyssey Robotics desarrolla el robot que recoge la fruta del suelo.
AVA-ASAJA y ASAJA aportan su conocimiento de la gestión agrícola y las parcelas de ensayo.
Agrosingularity transforma la fruta recuperada en ingredientes para productos alimentarios.
VisualNACert aporta el análisis de datos y el software que respalda a la robótica.

Nuestra parte: poner el dato en común

En LIFE GleanSmart nos encargamos de la parte de datos: el análisis de datos y el software que respalda a la robótica. En la práctica, es la app de Visual: cada fuente registra su tramo y la plataforma reúne los datos de una misma cosecha en un mismo panel, para verlos juntos.

En diciembre de 2024 nos reunimos con los socios para poner en común los avances, y lo contamos en «GleanSmart: innovando en la reducción del desperdicio alimentario».

Un mismo kilo, cuatro miradas

El productor estima cuánto va a cosechar y cuánto cree que se pierde. El dron sobrevuela la parcela y estima la pérdida desde el aire. El robot recoge parte de esa fruta. Y la industria la transforma en ingredientes. Cada uno ve un tramo. Juntos, el recorrido completo.

En la app de Visual, cada fuente registra la misma cosecha con su propio formulario en el móvil:

Productor: el cultivo, la cosecha estimada, la pérdida estimada y qué parte va a mercado fresco y cuál a transformación industrial.
Dron: pérdida estimada, fecha de vuelo y notas del técnico de vuelo.
Robot recolector: fecha, duración y tasa de recolección, y los kilos que van a mercado fresco y a industria.
Aprovechamiento industrial: fecha de procesado, cantidad recibida, producto final y cantidad obtenida.

Esquema con cuatro hexágonos (productor, dron, robot recolector e industria) que desembocan en un hexágono naranja: la app de Visual, que reúne cada registro en un mismo panel.

Del registro al panel

GleanSmart se registra como una actividad más dentro de Trazabilidad: se elige la unidad de cultivo en el mapa, se añade la actividad y cada registro queda en el calendario de esa unidad. Los datos de las cuatro fuentes se ven después en un panel, por cultivo o por unidades de cultivo, con cuatro series: producción, pérdida, robot y aprovechamiento. El aprovechamiento, lo que la industria acaba utilizando, es la serie que cierra el recorrido. La captura de la app de este artículo usa datos de prueba.

Captura del panel «Reduce el desperdicio alimentario» de la app, con los anillos concéntricos de aguacates y anotaciones sobre las cuatro series y el aprovechamiento. Datos de prueba.

Qué nos llevamos

La primera lección es que cada fuente ve un tramo y ninguna ve todo. La estimación del productor, el vuelo del dron, la recogida del robot y el procesado de la industria solo se entienden juntos, sobre una misma cosecha y con la misma estructura.

La segunda es que medir viene antes que aprovechar. Para decidir cómo recuperar la fruta que se queda en el campo hace falta saber cuánta es, dónde y por qué.

La tercera es el reparto de papeles. Registran y deciden el productor, el técnico y la industria; la app reúne, calcula y muestra.

Gracias a AINIA por coordinar el proyecto, y a AVA-ASAJA, ASAJA, Agrosingularity y Odyssey Robotics por el trabajo compartido. Medir es el primer paso para aprovechar.