Investigadores de la Universidad del Valle desarrollan un aplicativo móvil basado en inteligencia artificial que busca apoyar la identificación temprana de enfermedades foliares en árboles de aguacate Hass en el norte del Valle del Cauca.
¿Puede una fotografía tomada con un teléfono celular ayudar a identificar una enfermedad en un árbol de aguacate? Esta es una de las preguntas que orienta un proyecto de investigación de la Universidad del Valle, que propone desarrollar un aplicativo móvil capaz de analizar imágenes de hojas de aguacate Hass mediante técnicas de inteligencia artificial y visión por computadora.
La iniciativa, titulada “Aplicativo móvil desarrollado con Inteligencia Artificial para el reconocimiento automático de enfermedades foliares en árboles de aguacate Hass”, busca aportar una herramienta tecnológica para apoyar a los productores en la identificación oportuna de alteraciones que pueden afectar la salud y productividad de los cultivos. El proyecto tiene una duración prevista de 12 meses y cuenta con la Universidad del Valle como entidad ejecutora y con CorpoHass, corporación que representa a productores, exportadores y transformadores de aguacate Hass de Colombia, como entidad beneficiaria.
De la fotografía al diagnóstico preliminar
La propuesta parte de una situación frecuente en los cultivos: la identificación de enfermedades depende, en buena medida, de la inspección visual y de la experiencia de especialistas en sanidad vegetal. Sin embargo, la disponibilidad limitada de estos profesionales, los costos de las visitas y la extensión de las plantaciones pueden dificultar una revisión frecuente y oportuna.
Frente a este desafío, el proyecto plantea utilizar la cámara de un teléfono celular como punto de entrada para el sistema. Las imágenes de hojas sanas y afectadas serán recopiladas en campo y clasificadas con el acompañamiento de expertos en fitopatología. Posteriormente, serán procesadas mediante técnicas de visión artificial y utilizadas para entrenar modelos de inteligencia artificial capaces de reconocer patrones asociados con enfermedades.
En términos sencillos, la idea es que el sistema aprenda a identificar diferencias visuales entre una hoja sana y una hoja que presenta signos de enfermedad. Para ello se contemplan técnicas de aprendizaje profundo, modelos de reconocimiento de patrones y redes neuronales diseñadas para el análisis de imágenes.
Investigación construida junto a los productores
El proyecto se desarrollará con productores de aguacate Hass de Bolívar, Trujillo y Roldanillo, en el Valle del Cauca. A través de CorpoHass se realizarán espacios de socialización, talleres y actividades participativas para identificar las enfermedades que resultan prioritarias para los productores y seleccionar las fincas que harán parte del proceso.
En estos territorios se recopilarán imágenes de árboles y hojas en diferentes condiciones, utilizando dispositivos móviles y considerando variables como iluminación, resolución y ángulos de captura. Las imágenes serán posteriormente anotadas y clasificadas con apoyo de especialistas, construyendo así una base de datos que servirá para el desarrollo del modelo de inteligencia artificial.
Este componente participativo es fundamental: el conocimiento de quienes trabajan diariamente con los cultivos se incorpora al proceso de investigación. La propuesta contempla, además, espacios de intercambio de saberes y capacitación para favorecer la apropiación de la herramienta tecnológica por parte de los productores.
Una herramienta pensada para el campo
El aplicativo no busca únicamente identificar una posible enfermedad. De acuerdo con la propuesta, también podría ofrecer recomendaciones de manejo, almacenar el historial de análisis y establecer conexiones con expertos en sanidad vegetal. Su diseño contempla una interfaz accesible, captura de imágenes y procesamiento en tiempo real, además de la posibilidad de incorporar bases de datos en la nube para actualizar y mejorar el sistema.
Antes de su implementación, el modelo será sometido a pruebas con imágenes obtenidas en condiciones reales de campo y sus resultados serán comparados con diagnósticos realizados por expertos en fitopatología. También se evaluará la experiencia de los usuarios y el funcionamiento del aplicativo en diferentes dispositivos y entornos.
De esta manera, la tecnología se plantea como una herramienta de apoyo para el diagnóstico preliminar, que puede facilitar la detección temprana y contribuir a que los productores tomen decisiones de manejo con mayor oportunidad.
Inteligencia artificial al servicio de una producción más sostenible
Además de contribuir al monitoreo de los cultivos, el proyecto busca generar impactos en la sostenibilidad de la producción de aguacate Hass. Una detección más temprana podría favorecer intervenciones oportunas, reducir pérdidas y contribuir a disminuir el uso innecesario de productos agroquímicos.
La propuesta también contempla que el aplicativo pueda seguir creciendo después de su desarrollo inicial. Entre los impactos de largo plazo se plantea la posibilidad de ampliar la herramienta para reconocer otras enfermedades y aplicarla a otros cultivos, al tiempo que se fortalece la investigación en visión artificial aplicada a la sanidad vegetal.
Así, una imagen capturada desde un teléfono celular se convierte en el punto de partida de un proceso que conecta inteligencia artificial, investigación agrícola y conocimiento de los productores. Una apuesta de la Universidad del Valle por llevar tecnologías avanzadas a los territorios y responder, desde la investigación, a desafíos concretos del sector agropecuario.
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