Diseñan en Argentina un robot que permite controlar plagas a través de Inteligencia Artificial

“Los sistemas actuales de control de plagas fumigan de forma masiva, es decir, echan pesticidas apenas detectan una enfermedad en el cultivo sin discriminar ejemplares enfermos de los sanos”, ha explicado Bocca, ingeniero electomecánico especializado en mecatrónica, una disciplina dentro de la ingeniería que se encarga de encontrar soluciones eficientes a diversos problemas integrando la mecánica, la electrónica, la informática y los sistemas de control para el diseño y la automatización de productos y procesos inteligentes. “Ante este panorama, decidimos trabajar, por un lado, en cómo hacer para facilitar la detección de la plaga, y por el otro, en la aplicación dosificada del pesticida”, ha añadido. Fueron seis años de trabajo hasta llegar al producto final: un robot que Bocca ha logrado programar para que cumpla el proceso entero de detección y aplicación de la fumigación en tiempo real, con un 90% de precisión. “Actualmente estamos mejorando la integración de los sistemas para lograr un mapeo completo de las zonas de cultivo, mejorando la planificación y eficiencia en el tratamiento de enfermedades. Otro aspecto importante es que aunque el sistema está desarrollado para trabajar en olivos, la tecnología puede adaptarse a cualquier cultivo de tipo arbóreo”, ha avanzado el científico. El largo camino hacia la detección El primer paso del desarrollo consistió en estudiar lo que ya se había diseñado para mejorar los sistemas de detección y aplicación de pesticidas por medio de IA. “Encontré que la clasificación de enfermedades estaba desarrollada a escala de laboratorio, a través de imágenes perfectas de las hojas de un cultivo –ha precisado Bocca-. Pero no había una manera de estudiar qué plaga aqueja un cultivo in situ , es decir, en el campo, ni tampoco existían formas automáticas de hacerlo”. El científico adaptó los sistemas de detección para que las muestras fueran de hojas en el mismo campo y que el robot pueda clasificarlas sin necesidad de que la imagen sea perfecta. Creó una base de datos y entrenó a las redes neuronales de la IA para automatizar ese proceso. “No es lo mismo tener la hoja perfecta, con perfecta iluminación, orientación, cantidad de píxeles, profundidad de campo y todo, que una muestra extraída en forma aleatoria a través de un sistema de detección. Tuve que reentrenar todo el sistema y ver qué fallos detectaba la nueva base de datos hasta hacerla efectiva”. Bocca sacó de forma manual unas 120 fotos con unas 40 imágenes de hojas cada una, lo que le permitió estudiar aproximadamente 4.000 imágenes de hojas diferentes, que en su caso fueron del árbol de olivo, que es la especie que utilizó para desarrollar su sistema. “Los sistemas de detección automáticos a veces se confunden, detectan frutos o flores y las confunden con hojas. Además, al trabajar en campo, se agrega un elemento que es el error de detección, ya sea por malos píxeles, por sombras, por luces, etcétera, que eso no está dentro de lo que era el sistema de laboratorio. Para evitar todo eso, sumé al sistema toda una categoría en torno a muestras erróneas. El sistema que diseñé logra detectar si la hoja está sana, si está enferma o si no es clasificable. Si la hoja no es clasificable, la elimina. En los cases detectables, las clasifica entre sanas y enfermas y la relación que está entre una y otra es el grado de enfermedad del árbol”, ha explicado. El siguiente paso fue vincular esa detección con la aplicación precisa del pesticida. “Puse dos sistemas en el mismo robot. Es decir que en la parte frontal del robot coloqué la cámara, que va sacando fotos a las hojas y detectando el grado de enfermedad, y detrás, otro brazo robótico que se despliega para posicionar los picos de forma precisa y aplicar el pesticida en el grado que le indica la Inteligencia Artificial. Se puede controlar una dosificación fuerte en la parte superior, media o inferior del árbol, según qué parte sea la más afectada por la enfermedad, sin necesidad de fumigar toda la planta, lo que también ahorra dinero en la aplicación del pesticida”, ha precisado. A futuro, el robot podrá vincularse con un sistema GPS, para mapear el cultivo y saber cómo y dónde surgen los focos de enfermedades, como se van contrayendo y cómo va actuando el proceso de tratamiento, para evitar que las enfermedades se esparzan. “Este robot está pensado para agricultura intensiva. Entonces, con este sistema, no solo se ataca el árbol y la plaga en forma masiva, sino que puede coordinar un preventivo, un predictivo y un correctivo. En la zona infectada se puede aplicar el producto al 100%, en las en las zonas cercanas un 50% y lejos un 25%”, indica el científico. La potencia de la IA “Nuestro objetivo ahora es montar el robot atrás de un tractor para hacer las pruebas ya de campo definitivas y estimar cuál es el nivel de ahorro que da el sistema”, ha señalado Bocca, quien logró obtener la patente de su desarrollo y ahora espera vender la tecnología para mejorar los procesos de aplicación de pesticidas en todo tipo de cultivos arbóreos y lograr la construcción en masa del robot, lo que lo haría aún más rentable. Para Bocca, “no hay nada mejor para nosotros que ver nuestro trabajo funcionando en la realidad y cumpliendo el objetivo para el cual fue creado. La Inteligencia Artificial es una herramienta como muchas otras, pero la clave está en nuestra capacidad y en nuestra voluntad ver cómo la usamos y cómo la aplicamos para solucionar distintos problemas básicamente. Como científicos, podemos potenciarla y lograr cosas que, de otro modo, son muy difíciles de alcanzar. Yo estimo que este robot por ejemplo se puede usar muchísimo, garantizar procesos de fumigación de excelencia, ahorrar producto y también evitar problemas de contaminación de la atmósfera, de manera 100% automática".