Un desarrollo de un investigador del CONICET permite optimizar los tiempos para detectar enfermedades en árboles y dosificar la cantidad de pesticidas que se aplican.
Alrededor del 40 % de la producción de agricultura mundial se pierde por año debido a plagas y enfermedades que contraen los cultivos, según cálculos de la AO. Para paliar ese descenso en la producción, el científico del CONICET Pedro Bocca, del Instituto de Automática (INAUT-CONICET, Universidad Nacional de San Juan), diseñó y patentó un robot con Inteligencia Artificial (IA) que, en menos de diez segundos, detecta qué tipo de enfermedad aqueja a un cultivo y aplicar la dosis justa de pesticida para curarlo.
“Los sistemas actuales de control de plagas fumigan de forma masiva, es decir, echan pesticidas apenas detectan una enfermedad en el cultivo sin discriminar ejemplares enfermos de los sanos”, explica Bocca, ingeniero electromecánico especializado en mecatrónica, una disciplina que se encarga de encontrar soluciones eficientes a problemas integrando la mecánica, electrónica, informática y sistemas de control para el diseño y la automatización de productos y procesos inteligentes. “Ante este panorama, decidimos trabajar, por un lado, en cómo hacer para facilitar la detección de la plaga, y por el otro, en la aplicación dosificada del pesticida”, dijo.
Fueron seis años hasta llegar al producto final: un robot que Bocca logró programar para que cumpla el proceso entero de detección y aplicación de la fumigación en tiempo real, con un 90 % de precisión. “Actualmente estamos mejorando la integración de los sistemas para lograr un mapeo completo de las zonas de cultivo, mejorando la planificación y eficiencia en el tratamiento de enfermedades. Otro aspecto importante es que aunque el sistema está desarrollado para trabajar en olivos, la tecnología puede adaptarse a cualquier cultivo de tipo arbóreo”, dice el científico.
El largo camino hacia la detección: el primer paso del desarrollo consistió en estudiar lo que ya se había diseñado para mejorar los sistemas de detección y aplicación de pesticidas por medio de IA. “Encontré que la clasificación de enfermedades estaba desarrollada a escala de laboratorio, a través de imágenes perfectas de las hojas de un cultivo –dice Bocca-. Pero no había una manera de estudiar qué plaga aqueja un cultivo in situ, es decir, en el campo, ni tampoco existían formas automáticas de hacerlo”.
El científico adaptó los sistemas de detección para que las muestras fueran de hojas en el mismo campo, y que el robot pueda clasificarlas sin necesidad de que la imagen sea perfecta. Armó una base de datos y entrenó a las redes neuronales de la IA para automatizar ese proceso. “No es lo mismo tener la hoja perfecta, con perfecta iluminación, orientación, cantidad de píxeles, profundidad de campo y todo, que una muestra extraída en forma aleatoria a través de un sistema de detección. Tuve que reentrenar todo el sistema y ver qué fallas detectaba la nueva base de datos hasta hacerla efectiva”. Bocca sacó de forma manual unas 120 fotos con unas 40 imágenes de hojas cada una, lo que le permitió estudiar aproximadamente 4 mil imágenes de hojas diferentes del árbol de olivo, que utilizó para desarrollar su sistema.
“Los sistemas de detección automáticos a veces se confunden, detectan frutos o flores y las confunden con hojas. Además, al trabajar en campo, se agrega un elemento que es el error de detección, ya sea por malos píxeles, sombras, luces, etcétera, que no está dentro de lo que era el sistema de laboratorio. Para evitar eso, sumé al sistema toda una categoría en torno a muestras erróneas. El sistema que diseñé logra detectar si la hoja está sana, enferma o si no es clasificable. Si no es clasificable, la elimina. En los casos detectables, las clasifica entre sanas y enfermas y la relación que está entre una y otra es el grado de enfermedad del árbol”, explica.
El siguiente paso fue vincular esa detección con la aplicación precisa del pesticida. “Puse dos sistemas en el mismo robot”, explica. “Es decir que en la parte frontal del robot coloqué la cámara, que va sacando fotos a las hojas y detectando el grado de enfermedad, y detrás, otro brazo robótico que se despliega para posicionar los picos de forma precisa y aplicar el pesticida en el grado que le indica la IA. Se puede controlar una dosificación fuerte en la parte superior, media o inferior del árbol, según qué parte sea la más afectada por la enfermedad, sin necesidad de fumigar toda la planta, lo que también ahorra dinero en la aplicación del pesticida”.
A futuro, el robot podrá vincularse con un sistema GPS, para mapear el cultivo y saber cómo y dónde surgen los focos de enfermedades, como se van contrayendo y cómo va actuando el proceso de tratamiento, para evitar que las enfermedades se esparzan. “Este robot está pensado para agricultura intensiva. Entonces, con este sistema, no solo se ataca el árbol y la plaga en forma masiva, sino que puede coordinar un preventivo, un predictivo y un correctivo. En la zona infectada se puede aplicar el producto al 100 %, en las en las zonas cercanas un 50 %, y lejos un 25 %”, indica el científico.
La potencia de la IA
“Nuestro objetivo ahora es montar el robot atrás de un tractor para hacer las pruebas ya de campo definitivas y estimar cuál es el nivel de ahorro que te da el sistema”, advierte Bocca, que por su originalidad única en el mundo logró obtener la patente de su desarrollo y ahora espera vender la tecnología para mejorar los procesos de aplicación de pesticidas en todo tipo de cultivos arbóreos y lograr la construcción en masa del robot, lo que lo haría aún más rentable.
“Esta tecnología de vanguardia se puede aplicar en todo tipo de cultivos”, dice Bocca, que actualmente trabaja junto a una empresa privada en la aplicación puntual en cítricos, como limoneros, que son los cultivos más afectados en el mundo actualmente por el HLB. “Con esta herramienta se puede mapear y sacar información de todo el campo, saber exactamente si aparece un foco y una enfermedad, escanear el terreno y fumigar a la vez. Incluso si justo empieza a detectar que aparece un nuevo foco, puede automáticamente subir la dosificación sobre esa zona. O detectar focos tempranos, y en el caso del HBL, que no tiene cura, poder matar a la planta de manera temprana, antes de que contagie y se propague el virus. Usarlo como detector temprano para evitar que la enfermedad se esparza”, comenta.
Para Bocca, “no hay nada mejor para nosotros que ver nuestro trabajo funcionando en la realidad y cumpliendo el objetivo para el cual fue creado. La IA es una herramienta como muchas otras, pero la clave está en nuestra capacidad y en nuestra voluntad ver cómo la usamos y cómo la aplicamos para solucionar distintos problemas básicamente. Como científicos, podemos potenciarla y lograr cosas que, de otro modo, son muy difíciles de alcanzar. Estimo que este robot, por ejemplo, se puede usar muchísimo, garantizar procesos de fumigación de excelencia, ahorrar producto y evitar problemas de contaminación de la atmósfera, de manera 100 % automática, lo cual también evita que el operario se enferme con los productos tóxicos. Reducís mucho la contaminación, reducís la cantidad de producto, optimizás la aplicación, mejoras el tratamiento y podés hacer un seguimiento muy preciso de la evolución del campo y maximizar la productividad. Yo creo que es una tecnología que tiene mucho potencial”, concluye.
