Se trata de un módulo con cámara, microprocesador de bajo costo y luces led, que logra captar la enfermedad que padece el cultivo.
Desde la tuta absoluta hasta los pulgones en las hojas del tomate, son algunas de las enfermedades más comunes que se encuentran en estos cultivos, que causan grandes pérdidas a los productores y que requieren de un riguroso manejo agronómico.
Desde la Universidad Nacional de Colombia (Unal), sede Medellín, el ingeniero agrícola Juan Felipe Restrepo Arias, doctor en Ingeniería, Sistemas e Informática de la Facultad de Minas, llevó a cabo la puesta en marcha de una plataforma basada en tecnología IoT (Internet de las cosas) que, combinada con técnicas de inteligencia artificial, permite hacer un análisis detallado y preciso de las enfermedades presentes en los cultivos de tomate.
El proyecto surgió a partir de la combinación de ambas tecnologías de la industria 4.0, enfocadas en las necesidades presentes de los pequeños agricultores. En el marco de su tesis doctoral, Arias observó que los sensores tradicionales que existen actualmente en el mercado, obtienen datos que, si bien son servibles para realizar analítica, en el día a día del agricultor son más útiles los datos gráficos que le permitan tomar decisiones oportunas.
“En el mundo ya se venían desarrollando plataformas basadas en IoT para tomar datos en la agricultura. Sin embargo, el problema que encontramos fue que la mayoría se enfocan en registrarlos basados en sensores tradicionales como de temperatura, humedad, contenido de CO2 en el aire, entre otros. La gran mayoría de los datos que un agricultor toma día a día no son esos, además, no le sirven mucho al agricultor para tomar decisiones, aunque son importantes, sirven más para hacer analítica a largo plazo”, resaltó Arias.
Las variables que un agricultor toma todos los días son visuales en su gran mayoría. Para determinar si el cultivo padece de alguna enfermedad, plaga, estrés por agua, o algún problema, sobre todo los pequeños agricultores, se basan en su observación. Uno de los retos de esta investigación fue integrar técnicas con visión artificial, que no ofrecían otras plataformas debido a la dificultad de transmitir imágenes.
“Casi todos los proyectos utilizan los celulares para detectar imágenes, sin embargo, cuando se toma la imagen desde el celular hay mucha incertidumbre alrededor de tomar una buena imagen con un celular”
“Las plataformas no integran las imágenes, porque son muy difíciles de transmitir, ese es el principal problema, son muy pesadas y en los contextos en los que trabajan los campesinos, casi nunca hay internet, o si hay es muy fluctuante, no hay buenas conectividades, además que se necesita energía y normalmente, en el campo, en lugares muy apartados, no hay acceso en el cultivo a una conexión con energía eléctrica”, destacó el líder del proyecto.
El reto de poner en marcha esta tecnología fue precisamente poder tomar imágenes que no consumieran mucha energía subprocesamiento, pero que, además, no se necesitara de una conexión a internet, uno de los principales factores limitantes.
Aunque existen tecnologías que no necesitan internet en sí, pueden transmitir a muy bajo costo hasta un sitio que si lo tenga, sin necesidad de que el campesino tenga red en su plantación.
Con transmisiones de largo alcance y bajo ancho de banda, se logró realizar una integración de las diferentes tecnologías, además de desarrollar un nodo en el que se podían tomar las imágenes. “Casi todos los proyectos utilizan los celulares para detectar imágenes, sin embargo, cuando se toma la imagen desde el celular hay mucha incertidumbre alrededor de tomar una buena imagen con un celular”, afirmó Arias.
La investigación dio como resultado el desarrollo de un módulo pequeño, con cámara, microprocesador de bajo costo y luces led, que se instala para su correcto funcionamiento dentro del invernadero, logrando captar, a través de imágenes tomadas de las respectivas hojas, la enfermedad que padece el cultivo.
Según Arias, el agricultor cada vez que encuentre una hoja que esté enferma, y no sepa de qué enfermedad se trata, lo que hace es llevar la hoja, ponerla debajo de la cámara, y activar un dispositivo para que tome la imagen. El microprocesador, que contiene una red neuronal, reconocerá la enfermedad.
Aunque ahora el proyecto solo está enfocado en el tratamiento y observación de las enfermedades presentes en los cultivos de tomate, según el investigador, para poder usar este módulo en diferentes cultivos, se debe hacer un nuevo entrenamiento según la necesidad del cultivo y las nuevas enfermedades que vayan apareciendo.
El objetivo fundamental es poder darles alternativas a las instituciones para que puedan prestar la asistencia técnica correspondiente basada en el uso de este módulo tecnológico. Por eso, Arias busca que este proyecto le permita a una entidad pública implementar este tipo de soluciones en pequeñas fincas que estén dispuestas a hacer un seguimiento de sus cultivos a través del uso de este módulo.
Fuente: El Productor
