La UPV desarrolla un dispositivo con IA que detecta enfermedades de cultivos de forma precoz
Foto: VICENTE LARA/UPV
27/02/2024 -
VALÈNCIA (EP). Un equipo del grupo de investigación GTI-IA del Instituto Universitario Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial (Vrain) de la Universitat Politècnica de València (UPV) ha registrado un dispositivo que, a través del uso de inteligencia artificial (IA), detecta hasta un total de 27 enfermedades de cultivos de manera precoz para facilitar su tratamiento temprano y detener su propagación.
'Plantillo' integra herramientas de visión artificial, procesamiento de datos y de aprendizaje profundo, dentro de un dispositivo de baja potencia, según ha informado la institución académica en un comunicado. Además, es un dispositivo económico, actualizable y portable que es fácil de acoplar en drones, maquinaría o robots autónomos agrícolas que facilita a los profesionales del campo la detección y clasificación de un total de 27 enfermedades de cultivos como manzana, arándano, cereza, maíz, uva, naranja, melocotón, pimiento, patata, frambuesa, soja, calabaza, fresa y tomate.
Este software utiliza un innovador modelo de inteligencia artificial que se ejecuta directamente en el dispositivo y se conoce como Edge AI. El dispositivo cuenta con un sofisticado modelo de red neuronal especializado en la clasificación de imágenes que no solo tiene la capacidad de capturarlas, sino que también es capaz de procesarlas de manera "rápida y eficiente". De este modo, analiza las imágenes para determinar la presencia de enfermedades e identificar el tipo específico de enfermedad que está presente en la imagen.
Así, "se logra una mayor eficiencia y rapidez en el análisis de datos ya que no es necesario depender de conexiones de red externas o servidores remotos. Lo que resulta especialmente beneficiosos en entornos como las zonas de cultivos con anchos de banda limitados o críticas", ha explicado el investigador principal de este proyecto de VRAIN de la UPV, Cédric Marco Detchart, como portavoz del equipo formado por los también investigadores que lo han desarrollado Jaime Andrés Rincón, Carlos Carrascosa y Vicente Javier Julián.
Medidas preventivas
Además, su capacidad para identificar de manera temprana la enfermedad, así como las zonas donde ha comenzado a manifestarse "es fundamental para localizar los puntos afectados y tomar medidas preventivas con precisión. Al detectar áreas enfermas en una etapa inicial, el dispositivo permite una intervención "rápida y precisa", lo que facilita el tratamiento "específico" de las zonas afectadas, implica el ahorro de costes al evitar la aplicación innecesaria de fungicidas, pesticidas y herbicidas, y la progresión a otras partes del campo", ha subrayado Cédric Marco Detchart.
