PlantVillage Nuru, el app que ayuda a agricultores a diagnosticar enfermedades de sus cultivos
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Miércoles 29 de Mayo de 2019 6:59 pm
+ -Las plagas son los principales enemigos que afectan a los cultivos alimentarios ocasionando pérdidas significativas a los agricultores y amenaza la seguridad alimentaria.
Las plagas son los principales enemigos que afectan a
los cultivos alimentarios ocasionando pérdidas significativas a los
agricultores y amenaza la seguridad alimentaria.
La propagación de las plagas
y enfermedades transfronterizas de las plantas ha aumentado considerablemente en los últimos años, además pueden
extenderse fácilmente a varios países y provocar epidemias. Estas se esparcen
principalmente por:
-Los movimientos migratorios de las personas
-Los factores ambientales
-Los insectos u otros patógenos transmitidos por
vectores
Se presentan como brotes que causan pérdidas de
cultivos y pastos, donde también ponen en peligro los medios de vida de los
agricultores más vulnerables y la seguridad alimentaria de millones de
personas.
Los factores que ocasionan la presencia de éstos en
los cultivos se debe a la globalización, el comercio y los
climas atípicos, así como la escasa
capacidad de recuperación de los sistemas de producción por la intensificación
de la agricultura durante los últimos tiempos.
Esto es una realidad estudiada por especialistas que
gracias a la innovación de la tecnología y la ayuda de sistemas de inteligencia
artificial, han creado la solución para muchos agricultores. Los científicos de
EPFL (Escuela politécnica federal de Lausana) y Penn State han desarrollado un
algoritmo de aprendizaje de computadora para identificar enfermedades de
cultivos con una precisión extremadamente alta.
Se trata del aplicativo móvil PlantVillage. ¿Cómo
funciona? Tan solo se necesita contar con un smartphone de alta calidad, esto
es importante ya que a través de la cámara del
smartphone se realizará el diagnóstico. Al instalar la
aplicación en el teléfono inteligente, el algoritmo se incorpora y mediante el
análisis de fotografías con inteligencia artificial y asistencia virtual
logrará diagnosticar con precisión las enfermedades de los cultivos.
PlantVillage, representa la primera prueba de concepto
exitosa para este tipo de diagnóstico en teléfonos inteligentes. Es una
creación de Marcel Salathé en EPFL y David Hughes en Penn State. El desarrollo
está dirigido por Sharada P. Mohanty, científica en computación y estudiante de
doctorado en el Laboratorio de Epidemiología Digital de Salathé. El trabajo fue
publicado en Frontiers in Plant Science.
La aplicación pone a disposición del público 50,000
fotografías digitales de plantas enfermas, donde mediante una red neuronal
computacional, el sistema procesa las fotografías a través de múltiples capas
de neuronas artificiales, para “aprender” a identificar diferentes enfermedades
con un alto grado de eficacia.
Esta herramienta busca desarrollarse en los
agricultores y jardineros cotidianos. “La gente podrá tomar una fotografía de
su planta enferma con la aplicación y obtener un diagnóstico en cuestión de
segundos”, menciona Salathé.
La base de datos de más de 50,000 fotografías se creó
abiertamente en 2015. El documento actual demuestra su algoritmo de aprendizaje
profundo en el trabajo: los investigadores asignaron cada una de las 54,306
fotografías de plantas enfermas y sanas se va
a una de las 38 clases de parejas de cultivos y enfermedades.
Posteriormente se entrenó la “red neuronal” para la
identificación de las plantas y enfermedades, y midieron la precisión con la
que podría asignar cada imagen a la clase correcta. En total, se trabajó con 14
especies de cultivos y 26 enfermedades de diferentes plantas, el sistema
identificó enfermedades en imágenes que nunca antes se había visto con una
precisión del 99.35%.
Aunque la construcción del algoritmo y entrenamiento
del modelo necesita una gran capacidad de computación y tiempo, la tarea de clasificación
es rápida y el código resultante es lo suficientemente pequeño como instalarse
tranquilamente en un teléfono inteligente.
“Esto presenta un camino claro hacia el diagnóstico de enfermedades de cultivos asistidas por teléfono inteligente en una escala global masiva” señaló Sharada Mohanty, la autora principal.
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