Inteligencia artificial para detectar la Sigatoka Negra en Ecuador
La sigatoka negra es una de las enfermedades que más afecta a los cultivos de musáceas, ya que este hongo se encarga de reducir la fotosíntesis e influir en el crecimiento de la planta, disminuyendo así sus rendimientos. Por ello, en Ecuador se ha buscado implementar inteligencia artificial en las plantaciones de banano, con el fin de que la IA ayude a la detección de la sigatoka negra y su vez se pueda hacer un seguimiento continuo de las condiciones en las que se encuentra la enfermedad.
Paúl Vera, Director de Observatorio Estadístico de Banano de AEBE y de la empresa Banalytiks, mencionó que para el desarrollo de esta tecnología ellos han utilizado un modelo de redes neuronales convolucionales con el fin de realizar una clasificación de imágenes y de esta forma poder detectar en qué fase se encuentra la sigatoka negra mediante una foto tomada desde el celular.
Agregó que, esta clasificación tiene 6 fases de acuerdo a la escala de Fouré, sin embargo, dentro de la aplicación la empresa ha reducido estas 6 fases a 3 niveles, donde se puede categorizar desde una hoja que está totalmente sana hasta que está totalmente necrosada.
“La aplicación es totalmente sencilla y cualquier productor va a ser capaz de utilizar esta herramienta y lo único que se tiene que tener es un celular con una cámara”, manifestó.
Vera explicó que luego de que la fotografía es tomada, el siguiente paso es desarrollar un índice del estado evolutivo en función a la información que muestre la aplicación y de esta forma el productor pueda tener un conocimiento semanal del avance de la enfermedad en la plantación.
Además, aseveró que, una de las siguientes fases que ellos estarán aplicando es poder relacionar el estado evolutivo de la sigatoka con indicadores de clima, “de tal forma que puedas tener conocimiento de cómo va a ser el avance de la enfermedad en función de parámetros climáticos como la precipitación, la temperatura y la humedad relativa esperada, y que así se pueda tomar decisiones anticipadas”, dijo.
Finalizó señalando que, ellos esperan poder desarrollar próximamente otros elementos, sobre todo para el análisis de producción, análisis de la calidad de la fruta, pesos óptimos y edad de corte.
“Estos avances de la inteligencia artificial presentan nuevas oportunidades de como nosotros afrontamos los desafíos en finca”, acotó.
