La Inteligencia Artificial aplicada a la detección de enfermedades del viñedo

Logroño

Desarrollada en el Departamento de Matemáticas y Computación, la tesis ha obtenido la calificación de sobresaliente ‘cum laude’ con mención internacional al título.

Ha sido dirigida por los catedráticos Manuel Javier Tardáguila Laso y Juan Félix San Juan Díaz, de la Universidad de La Rioja, y por Salvador Gutiérrez Salcedo, profesor de la Universidad de Granada y doctor por la UR.

El mildiu es una enfermedad especialmente devastadora de la vid, cuya detección precoz resulta crucial para intervenir a tiempo, evitando la propagación del hongo y reduciendo los tratamientos químicos. La evaluación tradicional, a cargo de expertos, puede resultar laboriosa, subjetiva y lenta, por lo que se propone el uso de inteligencia artificial.

Según explica Inés Hernández, “el objetivo es obtener unas herramientas más novedosas que nos permitan de forma objetiva localizar lo que son los síntomas del mildiu y así poder tratarlo a tiempo o ver cómo evoluciona y ver qué se puede hacer a partir de ahí”.

Método no invasivo

Para la detección y localización de mildiu en campo, la doctora Inés Hernández ha empleado “sensores no invasivos, sensores que están cerca de las plantas, pero no llegan a interactuar con ellas, por así decirlo. O sea, no tenemos que extraer, por ejemplo, una hoja para analizarla en un laboratorio, sino que simplemente se toma la imagen de una forma próxima y de ahí podemos extraer la información”.

Además, utilizó una ventana deslizante para analizar el dosel de la vid y se aplicaron técnicas de inteligencia artificial explicable, que permite entender cómo los algoritmos empleados obtienen sus resultados, y redes neuronales. Así, se logró determinar, de forma automática y razonada, en qué zonas exactas estaban localizados los síntomas de mildiu en el viñedo.

La doctora también ha elaborado un método para estimar, en el laboratorio, la gravedad de la enfermedad, empleando aprendizaje automático, lógica difusa y visión artificial. Mediante imágenes hiperespectrales se pudieron medir colores imperceptibles por el ojo humano; la lógica difusa, que permite tratar información imprecisa, se usó para representar los distintos grados de infección. Con estas técnicas se consiguió evaluar, con rapidez y precisión, la severidad de la infección.

Inés Hernández concluye que “los resultados demuestran la capacidad de la inteligencia artificial y la visión artificial para la evaluación temprana objetiva, rápida y precisa del mildiu de la vid, tanto en condiciones de laboratorio como de campo”.

Además, apunta que son “métodos de agricultura de precisión que podrían adaptarse a otros cultivos, enfermedades y plagas, e integrarse en plataformas móviles, como tractores, para mejorar la gestión en grandes extensiones de cultivo”.

Recibe toda la información de Radio Rioja en nuestro canal de WhatsApp.