El desarrollo de esta herramienta ha sido posible gracias a la labor de catalogación y documentación de cinco bancos de germoplasma de distintos países y a los avances en sistemas de Inteligencia artificial, según ha informado la Universidad de Córdoba (UCO), que ha señalado "que ha jugado un papel fundamental, al ser el centro que más información ha aportado con datos de 63 variedades procedentes de su Banco de Germoplasma".
La iniciativa, que se enmarca en el proyecto europeo GEN4OLIVE de mejora del olivo, coordinado por el grupo Ucolivo de la Unidad de Excelencia María de Maeztu-Departamento de Agronomía (DAUCO), ha contado con la participación de bancos de germoplasma de olivo de Marruecos, Grecia, Italia y Turquía para reunir más de 150.000 fotos de 133 variedades de olivo de la cuenca mediterránea.
El Departamento de Informática de la Universidad La Sapienza de Roma ha sido el encargado de recopilar la información y crear el algoritmo para esta herramienta, que propone un nuevo enfoque para identificar variedades y automatiza el proceso tradicional de clasificación morfológica.
Así lo han explicado los investigadores Hristofor Miho y Concepción Muñoz Díez, quienes han incidido en la precisión que ha demostrado el modelo, con en torno a un 90% de eficacia. “Se trata de un sistema de aprendizaje mediante ensayo y error, basado en machine learning, en el que entrenamos a la máquina para que aprenda a través de sus propios fallos”, han afirmado.
Los investigadores han precisado que cuantas más imágenes formen parte de la base de datos, mayor eficacia tendrá el sistema. Las entidades que participan en el proyecto han acordado protocolos muy estrictos para unificar sus metodologías de trabajo y generar imágenes que permitan la optimización del algoritmo.
El resultado es una Inteligencia Artificial que ha demostrado ser capaz de detectar detalles morfológicos que incluso escapan al ojo humano. Después de tratar los datos, arroja una relación de las posibles variedades que tienen distintos grados de compatibilidad con la muestra fotografiada.
Este sistema de machine learning será la base de una aplicación que va a permitir a agricultores o viveristas identificar de manera fácil y rápida la variedad de olivo con la que trabajan. Desde Ucolivo han asegurado que, al ponerla a disposición de todo el sector como una herramienta pública y gratuita, contribuirá además “a avanzar en el conocimiento general de todas las variedades de olivo existentes”.
