La inteligencia artificial ayuda a los productores de banano a proteger la fruta favorita del planeta

La inteligencia artificial ayuda a los productores de banano a proteger la fruta favorita del planeta

Usando inteligencia artificial, científicos crearon una herramienta fácil de usar para detectar enfermedades y plagas del banano. Con un promedio de éxito del 90 por ciento en la detección de una plaga o una enfermedad, la herramienta puede ayudar a los productores a evitar pérdidas de millones de dólares.

Las herramientas impulsadas por la inteligencia artificial rápidamente se están volviendo más accesibles, incluso para personas en los rincones más remotos del planeta. Estas son buenas noticias para los pequeños productores, que pueden usar tecnologías portátiles para manejar sus fincas de forma más eficiente, vinculándolos con mercados, agentes de extensión, imágenes satelitales e información climática. La tecnología también se está convirtiendo en una primera línea de defensa contra las enfermedades y plagas que pueden potencialmente destruir las cosechas de sus cultivos.

Una nueva herramienta de los teléfonos inteligentes para productores de banano escanea las plantas para detectar señales de cinco enfermedades principales y una plaga común. En pruebas realizadas en Colombia, la República Democrática del Congo, India, Benín, China y Uganda, la herramienta mostró una tasa de detección exitosa del 90 por ciento. Este trabajo es un paso hacia la creación de una red impulsada por satélites, conectada a nivel mundial para controlar brotes de enfermedades y plagas, afirman los investigadores que desarrollaron la tecnología. Los hallazgos fueron publicados esta semana en la revista Plant Methods.

“Productores en todo el mundo luchan por defender sus cultivos de plagas y enfermedades”, asegura Michael Selvaraj, autor principal, que desarrolló la herramienta con colegas de Bioversity International en África. “Hay muy poca información sobre las plagas y enfermedades del banano para los países de bajos ingresos, pero una herramienta de inteligencia artificial como esta ofrece una oportunidad de mejorar la vigilancia de cultivos, agilizar los esfuerzos de control y mitigación, y ayudar a los productores a prevenir pérdidas en producción”.

Investigadores del Instituto Imayam de Agricultura y Tecnología (IIAT) de India y la Universidad Texas A&M hacen parte del grupo de coautores.

El banano es la fruta más popular del planeta y con la población mundial lista para llegar a los 10.000 millones de personas en 2050, la presión es cada vez mayor para producir suficiente alimento. Muchos países continuarán dependiendo del comercio internacional para garantizar su seguridad alimentaria. Se estima que hacia 2050 las importaciones netas de cereales de los países en desarrollo más que duplicarán las cifras pasando de 135 millones de toneladas métricas en 2008/09 a 300 millones en 2050. El banano es un producto alimenticio esencial para muchas familias y fuente crucial de nutrición e ingresos. Sin embargo, las plagas y enfermedades – el marchitamiento por Xanthomonas, marchitamiento por Fusarium, la raya negra de la hoja (o Sigatoka negra), para nombrar algunas – amenazan con dañar la fruta. Y cuando se presenta el brote de una enfermedad, los efectos para los medios de vida de los pequeños productores pueden ser perjudiciales.

En los pocos casos en que se han estimado pérdidas por el hongo Fusarium Tropical raza 4, en Indonesia han ascendido a US$121 millones, en Taiwán a US$253.3 millones y en Malasia a $14.1 millones (Aquino, Bandoles y Lim, 2013). En África, en donde el hongo se reportó por primera vez en 2013 en el norte de Mozambique, el número de plantas sintomáticas llegó a más de 570.000 en septiembre de 2015.

La herramienta está incorporada en una aplicación llamada Tumaini – que significa “esperanza” en suajili – y está diseñada para ayudar a los pequeños productores de banano a detectar una enfermedad o plaga y evitar que se presente un brote generalizado. La aplicación busca vincularlos con agentes de extensión para detener el brote rápidamente. También puede subir datos a un sistema mundial para un proceso de monitoreo y control de gran escala. El objetivo de la aplicación es facilitar una respuesta robusta y fácil de desplegar para apoyar a los productores de banano que requieran controlar enfermedades del cultivo.

“Los altos índices generales de precisión obtenidos durante las pruebas de la versión beta de la aplicación demuestran que Tumaini tiene lo que se requiere para convertirse en una herramienta muy útil de detección temprana de enfermedades y plagas”, afirmó Guy Blomme, de Bioversity International. “Posee un gran potencial para la eventual integración en una aplicación móvil totalmente automatizada que incorpore imágenes satelitales y de drones para ayudar a millones de productores de banano en países de bajos ingresos a tener acceso oportuno a información sobre enfermedades de cultivos”.

 

Aprendizaje profundo

La aplicación Tumaini fue posible gracias a rápidas mejoras en la tecnología de reconocimiento de imágenes. Para desarrollarla, los investigadores cargaron en el sistema 20.000 imágenes que representaban varios síntomas visibles de enfermedades y plagas del banano. Con esta información, la aplicación escanea fotos de partes de la fruta, el racimo o la planta para determinar la naturaleza de la enfermedad o la plaga. Posteriormente, brinda los pasos necesarios para enfrentar la enfermedad específica. Además, la aplicación también registra los datos, incluida la ubicación geográfica, y alimenta una base de datos mayor.

Los modelos existentes de detección de enfermedades de cultivos se enfocan primordialmente en los síntomas de las hojas y solamente pueden funcionar con precisión cuando las fotos muestran hojas desprendidas sobre un fondo plano. La novedad en esta aplicación es que puede detectar síntomas sobre cualquier parte del cultivo y está entrenada para ser capaz de leer imágenes de calidad inferior, incluso con irregularidades en el fondo, como otras plantas u hojas, para maximizar la precisión.

“No es solamente una aplicación”, dijo Selvaraj. “Sino una herramienta que contribuye a un sistema de alerta temprana que apoya directamente a los productores, permitiendo una mejor protección y desarrollo del cultivo y mejor toma de decisiones en temas de seguridad alimentaria”.

Este estudio, implementado por la Alianza entre Bioversity International y el Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT), ha demostrado el potencial de las tecnologías modernas como la inteligencia artificial, la internet de las cosas, robótica, satélites, computación en la nube y aprendizaje automatizado para la transformación de la agricultura y para ayudar a los productores.

Bioversity International y el Área de Investigación del CIAT en Agrobiodiversidad apoyaron este proyecto con financiación y experticia científica para la recolección y procesamiento de imágenes en campo dentro del marco del Programa de Investigación de CGIAR en Raíces, Tubérculos y Banano (RTB). RTB trabaja a nivel mundial para aprovechar el potencial no explotado de estos cultivos con el fin de mejorar la seguridad alimentaria, los ingresos y la resiliencia frente al cambio climático de los pequeños productores, en especial las mujeres y los jóvenes.

CGIAR es una alianza mundial de investigación para un futuro sin hambre, dedicada a reducir la pobreza, contribuir a la seguridad alimentaria y nutricional, y mejorar los recursos naturales.

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