Contar las cabezas de trigo para una mayor ecología
Futuro Blog | Autor: Prof. Achim Walter
Para Achim Walter está claro: la incipiente inteligencia artificial hará avanzar decisivamente la agroecología. Pero antes de que podamos cosechar los frutos de la IA, los ordenadores todavía tienen mucho que aprender.
¿Cuántas cabezas cuentas? Variación del trigo.
ETH Zürich / Professur für Kulturpflanzenwissenschaften
Campos sobrefertilizados, suelos compactados, gases de efecto invernadero y muerte de insectos: la lista de problemas de la agroecología es antigua y larga. En la actualidad, el agua potable es motivo de gran preocupación, ya que los plaguicidas y los altos valores de nitrato amenazan su calidad.
El sector agrícola está en el banquillo de los acusados. El demandante es una sociedad que, en principio, pide "orgánico para todos", pero sólo gasta un vergonzoso seis por ciento de sus ingresos en alimentos (y en gran medida no compra orgánico). La labor de los encargados de formular políticas es definir nuevas normas claras. ¿Y la ciencia? Su trabajo es aclarar objetivamente los hechos e identificar soluciones.
Un paso a la vez
Para ello, la ciencia necesita herramientas sólidas. Esto incluye no sólo el análisis químico, sino también la cuantificación de cuán exitosamente se desarrolla una población particular de cultivos bajo condiciones particulares. O incluso qué insectos y hierbas se producen en qué cantidades en un lugar determinado. Esto requiere una gran cantidad de datos recopilados de forma fiable.
La inteligencia artificial - más precisamente, el aprendizaje por máquina - tiene un enorme potencial para recoger la cantidad y la calidad requeridas de este tipo de datos. Por ejemplo, las propiedades del suelo, las cantidades de cultivos y el número de plagas pueden cuantificarse a partir de imágenes.
Utilizando esta base de datos, es posible en el siguiente paso estimar la condición de los cultivos y finalmente determinar cuánta agua, nutrientes y pesticidas se necesitan en qué lugar y en qué momento. Sin embargo, la experiencia muestra que el primer paso es a menudo el eslabón más débil de esta cadena. Una simple tarea rutinaria de cultivo puede ejemplificar esto.
Ejemplo: contar las cabezas de trigo
El fitomejoramiento implica el desarrollo de variedades adecuadas que utilicen muchas características. Para obtener variedades de trigo resistentes a las enfermedades o mejor adaptadas al medio ambiente, es importante identificar las variaciones exitosas -léase: de alto rendimiento- de innumerables experimentos en condiciones apropiadas. Esto significa, entre otras cosas, cuantificar cuántas cabezas producen por unidad de superficie.
Contar cabezas es una tarea sencilla pero que requiere mucho tiempo y que los investigadores han realizado durante mucho tiempo con sus propias manos y ojos, hasta el día de hoy. Se podría pensar que debería haber una forma más rápida y fiable de hacerlo hoy en día con la ayuda de los teléfonos inteligentes y aplicaciones. Desafortunadamente no: las cabezas pueden ser difíciles de distinguir en las imágenes porque una hoja las cubre, están iluminadas demasiado fuerte o débilmente, y encima de eso, se ven diferentes de una variedad a otra.
Se busca: el mejor detector de cabezas de trigo del mundo
Enseñar a una computadora a hacer esto es lo que numerosos grupos de investigación están trabajando juntos como parte del "Desafío Global de Detección de Cabezas de Trigo". 1 Han anotado - es decir, han contado cuántas cabezas son visibles - 4.700 imágenes de trigo en múltiples continentes. Esto se ha hecho para diferentes variedades y condiciones de cultivo. Actualmente se está llevando a cabo un concurso para construir el mejor algoritmo de aprendizaje: ¿qué software logrará determinar el número correcto de cabezas con la mayor fiabilidad? Los especialistas pueden participar, pero también cualquier ciudadano curioso que se atreva.
"En el futuro podremos evaluar con precisión las consecuencias de las prácticas de gestión en el campo utilizando imágenes captadas por satélites, tractores y aviones no tripulados". Achim Walter
Competiciones como ésta son una práctica común en el procesamiento de imágenes. A veces se basan en proyectos de ciencia ciudadana2 y cada vez es más frecuente que se lleven a cabo con éxito en el campo de la ecología, por ejemplo para contar animales salvajes. 3
Estoy convencido de que si estos métodos pueden incorporarse también con éxito a las ciencias agrícolas, el fitomejoramiento y la agroecología se beneficiarán definitivamente. 4 Será posible, entre otras cosas, evaluar con precisión las consecuencias de las diferentes prácticas de gestión en el campo utilizando imágenes captadas por satélites, tractores y aviones teledirigidos. Podremos tener un debate mejor informado que el de hoy sobre cómo debe desarrollarse la agricultura en el futuro.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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