Los expertos de la Universidad de Piura también analizan la calidad del cacao, a fin de lograr mejores cosechas.

Con el objetivo de mejorar los procesos productivos en el sector agroindustrial, un grupo de investigadores de la Universidad de Piura (UDEP) emprendió un proyecto que busca generar nuevos algoritmos de inteligencia artificial para, a partir de imágenes hiperespectrales, monitorear los sembradíos de plátano y cacao en Piura y demás regiones del país.

El doctor William Ipanaqué Alama, docente y director del Laboratorio de Sistemas Automatizados de Control de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Piura, explica a la agencia Andina que las imágenes hiperespectrales son aquellas imágenes que captan longitudes de onda diferentes a las que poseen los colores rojo, verde y azul.

Esto significa que dichas imágenes pueden proporcionar información detallada y específica sobre la composición química y física de los objetos en la imagen, lo que puede ser útil en una variedad de aplicaciones, como la agricultura, la geología y la medicina.

“El ojo humano capta tres colores: rojo, verde y azul. Con esos colores primarios podemos producir todos los colores visibles que conocemos. Las imágenes hiperespectrales captan otros ‘colores’, cada uno con una longitud de onda diferente”, apunta el doctor Ipanaqué.

En otras palabras, el ojo humano puede ver las longitudes de onda RGB (rojo, verde y azul, por sus siglas en inglés), pero hay otras que no podemos observar, las cuales sólo pueden ser captadas por dispositivos y cámaras especiales.

Estas imágenes, que incluyen un especto de banda de frecuencias muy altas, permiten obtener parámetros físicos o químicos de diversos productos. Por ejemplo, pueden ayudarnos a detectar si una fruta está en buen o mal estado, si tiene plagas o no, o simplemente ayudarnos a conocer sus propiedades, entre ellas, el nivel de pH.

Para el caso de esta investigación, las imágenes hiperespectrales son usadas para predecir plagas de trips en cultivos de bananos. Al ser un método no destructivo, los productos analizados (plátanos y cacao, específicamente) pueden seguir siendo consumidos. Además, es un proceso bastante rápido, a comparación de otros métodos de análisis.

Inteligencia artificial para prevenir plagas

Con el auge de la inteligencia artificial, no sorprende que esta área de estudio sea útil también en el sector agroindustrial. En ese sentido, la investigación científica peruana también hace uso de herramientas relacionadas: se toman las imágenes y, para su análisis, se emplea un algoritmo hecho con machine learning.

“La investigación gira entorno al desarrollo de algoritmos de IA para mejorar los procesos productivos del banano y el cacao. Esto es especialmente importante porque la región Piura exporta esos productos a mercados con los más altos estándares de calidad”, indica Ipanaqué. Por ello, medir el grado de madurez o salud de la planta es vital para mantener un producto óptimo para la agroexportación.

Los investigadores de la UDEP han trabajado con varios algoritmos para la predicción de plagas en el banano, con los cuales la universidad ha desarrollado una plataforma digital. Con esta herramienta no es necesario esperar a que la plaga se encuentre en un estadío avanzado para tomar medidas preventivas, sino que se puede monitorear la evolución, y con base en ello, tomar las medidas correctivas de manera anticipada.

La prevención tiene varios beneficios. Uno de ellos es que el agricultor podrá evitar el uso innecesario y excesivo de insecticidas y plaguicidas, aplicando sólo la dosis adecuada cuando se considere necesario. Otro beneficio es que se ahorra tiempo en la predicción de plagas y en la supervisión de los productos agroindustriales.

Pero, aparte de ayudar a combatir las plagas, la IA es muy útil para detectar el porcentaje de la pulpa del cacao, pues las imágenes hiperespectrales sirven para analizar la calidad del fruto.

“La inteligencia artificial tiene un impacto bastante fuerte en el sector agro ya que puede ayudar en el desarrollo de plataformas digitales que permitan lograr una mejor gestión del agua, fertilizantes y pesticidas, además de mejorar los procesos productivos en el campo, aplicando las técnicas de riego más adecuadas”, indica.

Actualmente, los algoritmos siguen siendo entrenados y ya hay publicaciones en revistas indizadas. Sin embargo, aún es necesario capitalizar todos los esfuerzos para llevar la investigación al campo y ampliar su impacto, pues sólo se ha trabajado con productores de Buenos Aires, en Piura. La idea es que los resultados puedan aplicarse en otras asociaciones.

La investigación, que ha sido financiada por el Concytec con S/ 150 mil soles y publicada en una revista científica, es desarrollada en colaboración con estudiantes de pregrado de la universidad, así como con alumnos de intercambio de otros centros de estudio en Europa. Además, se pudo participar en un proyecto colaborativo con productores de Colombia y República Dominicana, a través de la plataforma desarrollada por la UDEP.

Fuente: andina.pe