Una plataforma de agricultura integra un método de clasificación de imágenes basado en inteligencia artificial
UNAL/DICYT Investigadores colombianos han creado un algoritmo capaz de detectar hasta 10 enfermedades del tomate. Esta innovación beneficia a los pequeños productores que dependen de la asistencia técnica del Estado para cuidar y sostener sus cultivos, y ofrece de manera rápida y oportuna un acompañamiento constante sin necesidad de que los profesionales se desplacen hasta el lugar.
A través de un método de clasificación de imágenes basado en inteligencia artificial, integrado a una plataforma de agricultura inteligente, se implementó un sensor con cámara que no requiere usar un teléfono celular y que opera en condiciones limitadas de conectividad y energía para detectar en tiempo real las enfermedades de las plantas; además mide variables importantes –como humedad y temperatura– para el cuidado de los cultivos.
El desarrollo fue alcanzado por el ingeniero agrícola Juan Felipe Restrepo Arias, doctor en Ingeniería – Sistemas e Informática de la Facultad de Minas de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Medellín, quien explica que “en la agricultura casi todos los datos que se toman son visuales: el campesino debe ir todos los días a su cultivo para observar si hay alguna enfermedad, una plaga o maleza, y si las frutas maduraron. Los sensores miden variables comunes y datos fáciles de transmitir, pero la mayor parte de dicha información no es visual”, señala el investigador.
Agrega que “las plataformas de internet de las cosas (IoT) siempre se han basado en sensores, pero estas o no contemplan la visión, o esta queda limitada. La idea se decantó en ese sentido: en incorporar una herramienta que capturara imagen. Aunque muchos problemas de los cultivos se pueden capturar por imagen, elegimos las enfermedades en las hojas de cultivos de tomate”.
El investigador considera que la agricultura inteligente y el IoT les brindan a quienes viven en el área rural la oportunidad de medir diferentes variables y transmitirlas a los ingenieros agrónomos o agrícolas para su revisión.
Su propuesta consiste en implementar un sensor con cámara en un módulo portátil que se instala en el invernadero, el cual no requiere de celular u otros aparatos para operar.
El agricultor ubica la hoja enferma, toma la imagen, y el algoritmo, que está montado sobre un microprocesador de muy baja capacidad de cómputo, la procesa.
“El algoritmo se basa en la red Mobilenet, creada hace años por desarrolladores de Google, a la cual le hicimos adaptaciones. Con base en esta creamos tres redes neuronales y probamos cuál era la red que mejores resultados mostraba para detectar las enfermedades del tomate y que no requería de un alto poder computacional”, anota el investigador, quien también es magíster en Ingeniera Administrativa.
Efectividad y futuro de la detección
El investigador Restrepo explica que “normalmente todos los algoritmos de inteligencia artificial basados en redes neuronales tienen un porcentaje de error. La idea es que ese margen no sea muy alto, como con cualquier inteligencia normal; un ser humano también se equivoca a veces reconociendo un rostro, un lugar o un objeto por distintos factores. Ni el ser humano es 100 % efectivo al hacer un reconocimiento por visión, lo mismo pasa con los algoritmos basados en visión por computador, pero aun así alcanzamos una precisión del 92 %”.
Su desarrollo está acompañado por sensores tradicionales de una plataforma de IoT que permite recolectar datos útiles para cuidar el cultivo, como temperatura, humedad del aire, conductividad eléctrica del suelo, o CO2, entre otras.
Estos datos servirán para recoger información durante un año o año medio, y que después les permita a otros investigadores entrenar algoritmos nuevos para predecir estas y otras enfermedades en lugar de la detección.
Además de ser útil para detectar enfermedades, incluso plagas, el algoritmo se puede entrenar para contar frutos, identificar deficiencias nutricionales y otros problemas que se detectan de manera visual y que se pueden incorporar en este tipo de plataformas.
En la actualidad la plataforma se usa para detectar enfermedades de la hoja en dos cultivos de tomate ubicados en el corregimiento de San Cristóbal en Medellín.
