La Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria e investigadores de la Universidad Nacional de Colombia desarrollaron una inteligencia artificial (IA) para predecir e identificar zonas de riesgo donde plagas como la del picudo y la polilla afectan cultivos de aguacate Hass.
La investigación fue realizada por el científico agrónomo, Juan Camilo Zapata Calero, magíster en Ciencias Agrarias, y dirigida por Arturo Carabalí Muñoz y el por el profesor John Josephraj de la Facultad de Ingeniería y Administración de la universidad.
El estudio se llevó a cabo en cuatro parcelas experimentales ubicadas en huertos comerciales de Hass en Timbío y Sotará, Cauca.
Zapata logró desarrollar con inteligencia artificial un modelo de predicción que identifica las áreas más pequeñas en los lotes de este cultivo, en donde aparecen las pestes cuarentenarias. Con esta tecnología no solo logró controlar y monitorear con más precisión las plagas, sino que además ayudó a que los productores de esta persea americana utilicen menos insecticidas.
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De acuerdo con la Agencia de Noticias de la Unal, para la creación del modelo y las predicciones finales, el investigador utilizó técnicas de machine learning (o aprendizaje de máquina) y análisis espaciales y de patrones; estadística espacial y geoestadística.
Así mismo, el científico utilizó redes neuronales artificiales que le permitieron clasificar la presencia y ausencia del daño en un cultivo de aguacate. Así fue como logró que se procesaran los datos de una manera muy parecida a como lo hace el cerebro humano. “Son capaces (las redes neuronales) de aprender patrones complejos y de realizar tareas de predicción y clasificación”, explica.
Los datos que fueron introducidos en el modelo IA estuvieron relacionados con variables fenológicas como fecha de siembra, duración del día, temperatura, suministro de humedad, componente genético, manejo de la planta y tamaño del fruto.
Cabe resaltar que dentro de estas características, el tamaño del fruto, es unas de las más importantes, pues esta define si al aguacate le llegarán o no las plagas, ya que cuando está muy pequeño no hay presencia de daños.
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Finalmente, Zapata utilizó un medidor portátil que le permitía tomar 15 variables climáticas, entre ellas temperatura, humedad relativa, velocidad del viento, altura, dirección del viento y sensación térmica, que son las que más influyen en el modelo de predicción.
Con esa información, el magíster procesó los datos, y a partir de algoritmos de machine learning, identificó las variables que más influyen en la predicción del daño. A partir de estas alcanzó una predicción del 80 % de afectación en los predios estudiados.
Con los resultados de este estudio se generó un modelo que será la base para una aplicación web que la Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria está desarrollando para que cualquier productor y asesor técnico pueda hacer análisis con solo ingresar las coordenadas geográficas del predio del cultivo.
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Este sería un avance científico muy importante para nuestro país ya que la exportación desde Colombia a países como Estados Unidos no es tan fácil.
De hecho, hasta 2017, el Servicio de Inspección de Sanidad Animal y Vegetal del Departamento de Agricultura impuso restricciones fitosanitarias para su ingreso en fresco, debido a que los insectos-plaga picudo y polilla no existen en ese país.
Pese a que la presencia de las plagas afecta a más del 60 % de los cultivos de Antioquia, Caldas, Cauca, Quindío, Risaralda, Tolima y Valle del Cauca, la producción del Hass registró un crecimiento alrededor del 80%.
Imagen: Juan Camilo Zapata
