Imagen del grupo de investigadores cedida por la UPV.
Un equipo de investigadores de la Universitat Politècnica de València (UPV) ha diseñado una aplicación (app) para el teléfono móvil que permite la detección temprana de enfermedades y plagas en los naranjos y ayudará a los agricultores detectar enfermedades de forma temprana antes de que se expandan a otros árboles.
La aplicación ha demostrado un acierto del 99,58 % en el diagnóstico de enfermedades como melanosis, puntos negros, chancro o verdeada, ha informado la institución universitaria.
El catedrático del departamento de Comunicaciones de la UPV, Jaime Lloret, ha destacado que con esta investigación han pretendido desarrollar una herramienta 2accesible para los agricultores de cítricos, concretamente para naranjas, que les permita mejorar sus cosechas y la productividad de sus cultivos".
El objetivo es que los agricultores dispongan de una herramienta para el análisis de la salud de los árboles, de forma que puedan descubrir afecciones e iniciar su tratamiento antes de que se expandan y ocasionen mayores pérdidas económicas.
Avances respecto a modelos anteriores
El equipo del Instituto de Investigación para la Gestión Integrada de Zonas Costeras de la UPV en Gandia -Arman Foroughi, José María Jiménez y Jaime Lloret- han partido del análisis de herramientas existentes, con el objetivo de superar sus limitaciones.
Como resultado, la aplicación propuesta tiene un mayor índice de aciertos en el diagnóstico que las ya anteriores; consume menos recursos computacionales; no necesita conexión a internet ni acceso a servidores y es más práctica, pues se puede utilizar en el teléfono móvil y permite analizar las imágenes de naranjas y hojas, subiendo las fotografías directamente a la aplicación.
El programa funciona en los sistemas operativos iOS, Android, Windows, Linux y Raspberry Pi.
El equipo de la UPV ha desarrollado además otra versión que funciona en ordenadores personales y Raspberry Pi, concebida para usarse en grandes plantaciones.
Ésta puede configurarse para remitir al usuario el resultado del diagnóstico sobre los árboles, diariamente por correo electrónico.
Aprender a reconocer patologías
La aplicación se basa en un modelo entrenado a través de métodos de aprendizaje profundo ('deep learning'), una rama de la inteligencia artificial que utiliza redes neuronales artificiales para asimilar patrones y realizar predicciones.
El adiestramiento de la app ha partido de un catálogo estandarizado de 5.073 imágenes y, tras un primer entrenamiento, se ha realizado un ajuste fino del modelo para maximizar sus aciertos.
Como resultado, el modelo consigue un éxito del 99,58 % en su diagnóstico y es capaz de distinguir las naranjas de las otras frutas (clasificadas como no-naranja), puede determinar cuándo una naranja está sana y diagnosticar si el árbol padece alguna de las ocho enfermedades o plagas en hojas y en frutas para los que está entrenado.
Integración con robots
A partir de estos resultados, el equipo de la UPV dirigirá sus investigaciones a ampliar los usos de la herramienta que ha desarrollado: "La siguiente fase consiste en incorporar la app en robots y drones inteligentes que diagnosticarán diversas enfermedades y manchas frutales".
"Además, combinaremos el software con sistemas de irrigación, fertilización y redes de sensores de gas, que permitirán identificar otros problemas en las plantaciones", explican.
La investigación ha sido financiada por el Ministerio de Ciencia e Innovación del Gobierno de España.
