Un grupo de investigadores de la Universidad de Piura (UDEP) desarrolló un proyecto que busca generar nuevos algoritmos de inteligencia artificial para, a partir de imágenes hiperespectrales, monitorear los sembradíos de plátano y cacao en Piura y demás regiones del país. El objetivo de esta investigación es mejorar los procesos productivos en el sector agroindustrial.
El doctor William Ipanaqué Alama, docente y director del Laboratorio de Sistemas Automatizados de Control de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Piura, explica que las imágenes hiperespectrales son aquellas imágenes que captan longitudes de onda diferentes a las que poseen los colores rojo, verde y azul.
En otras palabras, dichas imágenes pueden proporcionar información detallada y específica sobre la composición química y física de los objetos en la imagen, lo que puede ser útil en una variedad de aplicaciones, como la agricultura, la geología y la medicina.
“El ojo humano capta tres colores: rojo, verde y azul. Con esos colores primarios podemos producir todos los colores visibles que conocemos. Las imágenes hiperespectrales captan otros ‘colores’, cada uno con una longitud de onda diferente”, apunta el doctor Ipanaqué.
Es importante señalar que el ojo humano puede ver las longitudes de onda RGB (rojo, verde y azul, por sus siglas en inglés), pero hay otras que no observa, por lo que solo pueden ser captadas por dispositivos y cámaras especiales.
Estas imágenes, que incluyen un espectro de banda de frecuencias muy altas, permiten obtener parámetros físicos o químicos de diversos productos. Por ejemplo, permite detectar si una fruta está en buen o mal estado, si tiene plagas o no, o simplemente conocer sus propiedades, entre ellas, el nivel de pH.
Inteligencia artificial para prevenir plagas
La investigación científica peruana hace uso de la inteligencia artificial a través de la captura de imágenes y el uso de algoritmos hechos con machine learning para su análisis.
“La investigación gira en torno al desarrollo de algoritmos de IA para mejorar los procesos productivos del banano y el cacao. Esto es especialmente importante porque la región Piura exporta esos productos a mercados con los más altos estándares de calidad”, indica Ipanaqué. Por ello, medir el grado de madurez o salud de la planta es vital para mantener un producto óptimo para la agroexportación.
Los investigadores de la UDEP han trabajado con varios algoritmos para la predicción de plagas en el banano, con los cuales la universidad ha desarrollado una plataforma digital. Con esta herramienta no es necesario esperar a que la plaga se encuentre en una fase avanzada para tomar medidas preventivas, sino que se puede monitorear la evolución, y con base en ello, tomar las medidas correctivas de manera anticipada.
La prevención tiene varios beneficios. Uno de ellos es que el agricultor podrá evitar el uso excesivo de insecticidas y plaguicidas, pues solo se aplicaría la dosis cuando sea necesario. Otro beneficio es que se ahorra tiempo en la predicción de plagas y en la supervisión de los productos agroindustriales.
