Un robot agrónomo de patatas busca un virus y peligroso e insidioso en el campo
La IA está cambiando la agricultura. Un nuevo robot agrónomo diseñado para detectar el virus Y en las patatas ya está explorando campos canadienses con diferentes variedades que tienen implicaciones… La entrada Un robot agrónomo de patatas busca un virus y peligroso e insidioso en el campo se publicó primero en Mundo Agropecuario BET.
La IA está cambiando la agricultura. Un nuevo robot agrónomo diseñado para detectar el virus Y en las patatas ya está explorando campos canadienses con diferentes variedades que tienen implicaciones para la enfermedad.
Ben Cummings escribe sobre esto en un artículo publicado en la revista SpudSmart: “La detección de enfermedades en el campo requiere mucha mano de obra. ¿Qué pasaría si un robot con IA pudiera hacer este trabajo mejor y más rápido que cualquier ojo o mano humanos? En eso estaba pensando Charanpreet Singh, estudiante de maestría en la Universidad de la Isla del Príncipe Eduardo (UPEI), Canadá, cuando decidió construir un robot agrónomo que pudiera detectar el virus Y de la papa (PVY). Su robot se encuentra actualmente en pruebas de campo y podría ser el comienzo de un tipo completamente nuevo de gestión de campo.
«Antes de comenzar mi maestría, trabajé con una startup de AgTech desarrollando un robot desyerbador», dice Singh. – En 2023, cuando comencé mi maestría en la UPEI, mi supervisor, el Dr. Aitazaz Farooq, me presentó los desafíos que enfrentan los fabricantes al lidiar con el PVY. La detección de síntomas de PVY en hojas de papa requiere imágenes de alta resolución en condiciones de iluminación controlada. Hemos explorado varias soluciones, incluida la captura de imágenes mediante drones, cámaras portátiles y cámaras montadas en equipos agrícolas. Sin embargo, las imágenes de drones y cámaras montadas no tenían la calidad suficiente para detectar síntomas sutiles de PVY. Después de varias sesiones de intercambio de ideas, llegamos a la conclusión de que desarrollar un robot especializado era el mejor enfoque».
La inteligencia artificial (IA) se está extendiendo por todo el mundo y cambiando la forma en que muchas personas trabajan en diferentes industrias, incluida la agricultura. La IA ya se está utilizando de varias formas innovadoras para mejorar la eficiencia, la calidad y la sostenibilidad de los cultivos, desde la identificación de deficiencias de nutrientes hasta la predicción del rendimiento, la aplicación de precisión y más. También se utiliza en el control de plagas y enfermedades, donde los sistemas de inteligencia artificial que funcionan junto con drones y sensores terrestres pueden escanear campos de papa para detectar síntomas tempranos de una infestación o brote de enfermedad.
El robot agrónomo de Singh fue probado en campos de productores de patatas comerciales y de semillas y en varias granjas de investigación en la Isla del Príncipe Eduardo y Nuevo Brunswick en 2023 y 2024. Creado con el apoyo del Consejo de la Papa de la Isla del Príncipe Eduardo y otros socios, el robot ha demostrado un éxito impresionante: de hecho, tiene una eficacia de hasta el 90 por ciento en la detección del mosaico único de síntomas de PVY en plantas de diferentes variedades de papa.
Ahora en su segundo año, el proyecto es un esfuerzo de colaboración que involucra a varias provincias y organizaciones.
El sistema robótico, que fue desarrollado a partir del trabajo realizado por otro estudiante de la UPEI que utilizó con éxito la visión artificial para detectar síntomas tempranos de tizón y aparición de malezas, está equipado con cinco cámaras e internet satelital. La versión actual del robot puede escanear cinco filas a la vez, fotografiar las plantas y luego, debido a las limitaciones informáticas y de energía a bordo, enviar archivos geoetiquetados para su análisis remoto mediante un modelo de IA.
«El robot utiliza una base de datos de imágenes para identificar los síntomas de PVY y marcarlos como infectados», señala el coautor del proyecto Ryan Barrett, especialista en investigación y agronomía del Consejo de la Patata de la Isla del Príncipe Eduardo.
Una vez que el modelo identifica posibles infecciones por PVY, genera lo que Aitazaz Farooq, decano asociado de la Escuela de Cambio Climático y Adaptación de la UPEI, llama un «mapa de infestación», con plantas infectadas geoetiquetadas para que puedan ser inspeccionadas y luego eliminadas. Farooq dice que el objetivo es «añadir un mecanismo de pulverización de pintura para que sea más fácil identificar dónde están estas plantas infestadas».
El virus PVY ha estado devastando la papa y otras industrias durante décadas, destruyendo el rendimiento de los cultivos y costando caro a los agricultores. Para complicar aún más el problema del PVY está la necesidad de contratar trabajadores temporeros dispuestos a caminar por los campos en busca de plantas infestadas.
Las nuevas cepas de PVY son cada vez más difíciles de identificar a simple vista, y con menos técnicos experimentados y menos personas para hacer el trabajo con éxito, detectar y eliminar plantas infestadas se está volviendo cada vez más difícil para los productores, afirmó Barrett.
«Cuando surgió la oportunidad de aplicar esta tecnología a las patatas, la vimos como una oportunidad para resolver un problema importante en la industria», dice Barrett. Esta tecnología tiene el potencial de revolucionar la industria de la papa, ahorrando tiempo y dinero. Barrett destaca las ventajas del sistema: «El robot no sólo reduce la dependencia del trabajo humano, sino que también realiza la tarea con mayor precisión».
Por ejemplo, en una prueba de campo, el robot pudo detectar una planta infectada casi escondida entre plantas sanas, una situación en la que un humano podría pasar fácilmente por alto la infección.
«El robot trazó un mapa de la ubicación del área y, cuando volvimos a visitar la ubicación, quedó claro que el robot había identificado correctamente una infección por PVY que podría haber pasado desapercibida», explica Barrett.
En el primer año, el modelo de IA basó sus predicciones en un banco de menos de 100.000 imágenes. Actualmente hay casi 1.000.000 de imágenes en el banco, lo que aumenta significativamente la precisión del sistema.
«Cuantos más datos procese el sistema, mejor podrá identificar los síntomas de PVY», dice Barrett. «Este proceso de aprendizaje continuo garantiza que la tecnología sea cada vez más valiosa para los agricultores».
«Los síntomas del PVY varían según la variedad de patata», añade Singh. «Nuestro algoritmo funciona actualmente con varias variedades y, a medida que recopilamos más imágenes de nuevas variedades, nuestro algoritmo puede aprender a detectar síntomas en ellas también».
A medida que avanza el proyecto, el equipo de investigación y desarrollo ya está considerando futuras aplicaciones y mejoras, incluida la adición de paneles solares que extenderán el tiempo de funcionamiento del robot en el campo sin recargar sus baterías.
Al equipo también le gustaría que funcionara de forma completamente autónoma basándose en el mapa de campo descargado. En un futuro próximo, afirma Farouk, los agricultores podrán utilizar simplemente una interfaz de pantalla táctil para seleccionar una patata, ya sea Yukon Gold, Russet Burbank, etc., y luego enviar al robot a recorrer ese campo en particular de forma completamente independiente, buscando plantas infestadas.
En última instancia, dice Barrett, «nuestro objetivo es desarrollar una plataforma que pueda comercializarse como un sistema completo o como un modelo de IA independiente que pueda integrarse en los equipos agrícolas existentes».
Singh dice que todavía quedan algunos pasos más de prueba de campo por realizar antes de la comercialización, y le gustaría pasar el proceso de mapeo a la detección e identificación en tiempo real.
“Actualmente estamos procesando imágenes posteriores a la captura para detectar síntomas de PVY, lo que significa que se genera un mapa de infección después de que el robot haya escaneado todo el campo. En el futuro, nuestro objetivo es lograr la detección en tiempo real”, afirma.
Las aplicaciones potenciales a largo plazo de esta tecnología son enormes. A medida que el proyecto continúa evolucionando, ofrece una visión de un futuro en el que la IA y la robótica desempeñarán un papel integral en la agricultura, ayudando a los agricultores a superar desafíos que durante mucho tiempo han ido desde frustrantes hasta costosos y casi insuperables.
La IA podría establecer un nuevo estándar en la agricultura de precisión, con implicaciones mucho más allá de las patatas. La capacidad de detectar síntomas y tendencias sutiles que pueden eludir incluso el ojo humano más entrenado podría conducir a avances en la lucha contra diversas enfermedades de las plantas y, en última instancia, promover prácticas agrícolas más sostenibles y productivas en todo el mundo. Al utilizar la IA para monitorear la salud de las plantas, los agricultores podrían detectar enfermedades antes, implementar tratamientos más precisos y, en última instancia, aumentar los rendimientos al tiempo que reducen el uso de productos químicos.
«La plataforma que hemos desarrollado puede detectar cualquier enfermedad que muestre síntomas visibles», afirma Singh. – Podemos entrenar nuestros modelos de IA para detectar nuevas enfermedades utilizando un conjunto de datos de imágenes que muestren síntomas. Actualmente estamos trabajando con productores de la Isla del Príncipe Eduardo y Nuevo Brunswick, centrándonos especialmente en las patatas, ya que son un cultivo básico en estas regiones. En el futuro nos gustaría cooperar con productores de otros cultivos”.
De cara al futuro, el equipo tiene la intención de mejorar aún más la tecnología y ampliar sus capacidades. Se centran en mejorar la precisión del modelo de IA, mejorar la capacidad del robot para navegar en diversas condiciones del campo y hacer que el sistema sea más fácil de usar para los agricultores”.
Fuente: spudsmart.com Autor: Ben Cummings.
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