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Abril 2021 | Noticias

Mediante la creación de un algoritmo de aprendizaje automático

Inteligencia Artificial ayudaría identificar nematodos parásitos que dañan los cultivos en EE.UU.

Con el fin de mitigar los daños causados por la presencia de nematodos parásitos en la agricultura, investigadores de la Universidad de Florida tratarán de identificarlos más rápido con la ayuda de Inteligencia Artificial.

Este proceso es importante considerando que en el suelo es posible encontrar nematodos dañinos y también beneficiosos, entonces hay que distinguir «cuál es cuál”, explicó Peter DiGennaro, profesor asistente de entomología y nematología del Instituto de Ciencias Agrícolas y Alimentarias de la Universidad de Florida (UF-IFAS). Este trabajo es parte de un proyecto de investigación liderado por el profesor DiGennaro junto a Alina Zare que busca utilizar la tecnología de IA para ayudar a los agricultores en su batalla contra la presencia de nematodos.

La investigadora Zare explicó que tienen algoritmos de AI desarrollados, pero no para distinguir los nematodos benéficos de los dañinos, por lo que tendrán que “aplicarlos a las imágenes de nematodos y desarrollar y validar más el algoritmo para lograr esa diferenciación». Lograr esa identificación rápida de los nemátodos parásitos en el suelo es necesaria para que los agricultores decidan el tratamiento correcto que deben aplicar, señaló DiGennaro. Además de contribuir con un diagnóstico inicial rápido y económico de qué tipo de nematodos hay en el suelo, el uso de IA evitaría que los productores recurran a manejos costosos o pierdan cultivos ante la presencia no diagnosticada de nematodos en sus predios.

ANÁLISIS DE MUESTRAS DE SUELO

Cada año, el laboratorio de ensayo de nematodos UF / IFAS recibe cerca de 7.000 muestras de suelo de productores comerciales, residentes y campos de golf en Florida. De cada muestra recibida se extraen los nematodos y se observan bajo un microscopio. Identifican cada tipo dañino, cuentan cuántos hay y evalúan el potencial de daño a las plantas. A través de IA, los especialistas del laboratorio planean observar cada muestra con un microscopio digital, que capturaría alrededor de 15.000 imágenes por muestra, lo que puede generar cientos de miles de ellas cada año, señaló DiGennaro.

ALGORITMOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

El uso de tecnología de IA  permitiría automatizar algunos de los procesos que actualmente se realizan manualmente, dijo Zare. Para identificar los nematodos con mayor rapidez, DiGennaro y Zare crearán un algoritmo de aprendizaje automático. «Básicamente, emparejamos cada imagen de entrenamiento con una etiqueta», dijo Zare. El laboratorio en que trabaja se especializa en desarrollar algoritmos de aprendizaje automático a partir de etiquetas de nivel de imagen imprecisas, que suelen ser mucho más fáciles, rápidas y económicas de crear que las etiquetas de entrenamiento precisas. «Los algoritmos de aprendizaje automático generalmente aprenden mediante la actualización repetida de los parámetros hasta que la salida del algoritmo coincide con las salidas deseadas proporcionadas en las etiquetas de entrenamiento», explicó la investigadora.

Hasta ahora, los productores utilizan varios métodos para el control de nematodos, siendo el más frecuente la aplicación de nematicidas en el suelo antes de establecer un cultivo. Otras técnicas incluyen el uso de cultivos resistentes a nematodos, la rotación de cultivos y el uso de hongos y bacterias para se alimentan de ellos conocido como control biológico.

Identificar nematodos a través de IA de manera precisa y práctica, también reduciría los costos de mano de obra en los análisis de suelo en laboratorio y el tiempo de respuesta para el diagnóstico, agregó Billy Crow, profesor de nematología de UF / IFAS y director del Laboratorio de Ensayos de Nematología de UF / IFAS. «Cuanto más rápido podamos decirle a un productor lo que está sucediendo, más rápido podrá hacer algo al respecto», insistió.

Los nematodos parásitos causan US$ 125 mil millones en daños agrícolas en todo el mundo cada año.

Información y fotografía: University of Florida, Institute of Food and Agricultural Sciences