Un especialista del CONICET diseñó y patentó un robot con inteligencia artificial capaz de detectar enfermedades en cultivos y aplicar la dosis justa de pesticida en menos de diez segundos, con un 90% de precisión.
Con el objetivo de reducir las pérdidas en la producción agrícola causadas por plagas y enfermedades, un especialista del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) diseñó y patentó un robot con Inteligencia Artificial (IA) que, en menos de diez segundos, detecta el tipo de enfermedad que afecta a un cultivo y aplica la dosis exacta de pesticida para tratarlo.
El desarrollo llega en un contexto donde alrededor del 40% de la producción agrícola mundial se pierde cada año debido a plagas y enfermedades, según datos de la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO).
Pedro Bocca, autor del proyecto e ingeniero electromecánico especializado en mecatrónica del Instituto de Automática (INAUT-CONICET, Universidad Nacional de San Juan), explicó que “los sistemas actuales de control de plagas fumigan de forma masiva, es decir, aplican pesticidas apenas detectan una enfermedad sin discriminar entre ejemplares enfermos y sanos”.
Ante esta situación, Bocca y su equipo trabajaron durante seis años para desarrollar un robot que realiza todo el proceso de detección y aplicación de fumigación en tiempo real. El sistema está diseñado inicialmente para olivos, pero el científico aclaró que la tecnología puede adaptarse a cualquier cultivo de tipo arbóreo.
El primer paso fue estudiar los sistemas existentes de detección y aplicación de pesticidas mediante IA. “Encontré que la clasificación de enfermedades estaba desarrollada a escala de laboratorio, con imágenes perfectas de las hojas, pero no había una forma de estudiar qué plaga aqueja un cultivo in situ, en el campo, ni existían formas automáticas de hacerlo”, señaló Bocca.
El científico adaptó los sistemas para que las muestras fueran tomadas directamente en el campo, permitiendo que el robot clasifique las hojas sin necesidad de imágenes perfectas. Para ello, armó una base de datos y entrenó las redes neuronales de la IA con aproximadamente cuatro mil imágenes de hojas, obtenidas a partir de ciento veinte fotos manuales. Además, incorporó una categoría para muestras erróneas, permitiendo al sistema detectar si una hoja está sana, enferma o no es clasificable.
Para vincular la detección con la aplicación precisa del pesticida, Bocca colocó dos sistemas en el mismo robot: en la parte frontal, una cámara que fotografía las hojas y detecta el grado de enfermedad; en la parte trasera, un brazo robótico que posiciona los picos de forma precisa y aplica el pesticida según lo indicado por la IA. “Se puede controlar una dosificación fuerte en la parte superior, media o inferior del árbol, según la zona más afectada, sin necesidad de fumigar toda la planta, lo que también ahorra dinero en la aplicación del pesticida”, concluyó el especialista.