Português 
Inglês 
Espanhol 
5 min de leitura 
0 comentários 
La oruga del cartucho del maíz puede ser identificada de forma más precisa con el apoyo de la inteligencia artificial, que utiliza imágenes digitales para detectar la plaga en diferentes etapas
La oruga del cartucho del maíz es una de las mayores preocupaciones de los agricultores que cultivan este cereal.
Este insecto ataca tanto las hojas como la mazorca de la planta y, cuando no se identifica a tiempo, puede comprometer hasta el 70% de la producción.
Para quienes siembran, esto significa un riesgo directo de pérdidas y pérdida de mercado. Pero una innovación proveniente de la ciencia promete cambiar este panorama: la inteligencia artificial.
-
Un hongo amarillo brillante importado de Asia escapó de una granja de cultivo en Estados Unidos en 2010 y ahora se está propagando agresivamente por 25 estados, destruyendo comunidades enteras de hongos nativos en los bosques americanos.
-
Investigadores de Embrapa descubrieron cómo transformar el agua salina que existe en 140 mil pozos del Semiárido brasileño en una herramienta para producir alimentos en una región donde la agricultura siempre ha dependido exclusivamente de las lluvias.
-
China inaugura una fábrica fantasma que funciona en la oscuridad 24 horas al día sin ningún operario humano y produce 10 millones de smartphones al año utilizando el 97% de equipos desarrollados por la propia empresa.
-
Científicos crean un semiconductor que imita el cerebro humano utilizando hidrógeno y impulsan una nueva generación de chips inteligentes con capacidad de aprendizaje y potencial para revolucionar aplicaciones de inteligencia artificial.
Investigadores de Embrapa Instrumentação, en São Carlos (SP), crearon un método que utiliza sensores de imagen y algoritmos inteligentes para detectar el insecto aún en el campo, según un artículo publicado.
La novedad es que el sistema puede analizar imágenes digitales y reconocer diferentes etapas de la oruga, tanto al principio como cuando ya está más desarrollada.
Con esto, los agricultores pueden actuar más rápido y con mayor precisión, evitando errores comunes cuando la observación depende solo del ojo humano.
Este estudio involucró el uso de cámaras simples, que pueden ser acopladas a máquinas agrícolas o incluso a drones. La idea es facilitar la captura de imágenes mientras el productor realiza el manejo de la cosecha.
Y no es necesario equipo de alto costo: basta con que la cámara pueda registrar fotos de buena calidad.
La propuesta es que, en el futuro, este sistema esté integrado directamente a los implementos usados en el día a día del campo, reduciendo costos y aumentando la eficiencia en el control de la plaga.
Cómo funciona la tecnología con sensores de imagen
La oruga del cartucho del maíz exige monitoreo constante, y es precisamente en este punto que la inteligencia artificial puede ayudar.
El método creado por el equipo de Embrapa combina procesamiento digital de imágenes, visión computacional, estadística multivariada y aprendizaje automático.
En la práctica, significa que el sistema es capaz de aprender con miles de imágenes ya registradas y, a partir de esto, reconocer patrones de color, textura y forma que identifican la presencia del insecto.
Según el investigador Paulo Cruvinel, este tipo de tecnología utiliza algoritmos que simulan redes neuronales, conocidas como convolucionales (CNNs), capaces de analizar datos visuales de manera detallada.
Para comparar el rendimiento, los científicos también probaron clasificadores conocidos como máquinas de soporte vectorial (SVM). El objetivo fue evaluar qué modelo puede ofrecer la mayor precisión al clasificar cada etapa de la plaga.
El estudio analizó 2.280 imágenes de plantas de maíz, recolectadas en hojas y mazorcas. A partir de este banco de datos, los algoritmos fueron entrenados para reconocer cinco diferentes etapas de desarrollo de la oruga del cartucho.
El proceso involucró etapas como adquisición de las imágenes, preprocesamiento para eliminación de ruidos, segmentación para aislar solo el insecto y, por último, caracterización basada en información geométrica y de textura.
Con este método, los errores humanos que antes eran comunes durante la identificación empiezan a ser reducidos.
Esto se debe a que la decisión final no depende solo del ojo del técnico o del agrónomo en el campo, sino de un sistema que cruza miles de informaciones y genera resultados confiables.
Inteligencia artificial y aprendizaje automático en el campo
Uno de los puntos centrales de este trabajo es la aplicación del aprendizaje automático, que permite al sistema evolucionar con cada nueva imagen analizada.
Esto significa que, cuanto más datos se ingresen, más el modelo se vuelve capaz de reconocer la oruga del cartucho del maíz en diferentes situaciones y condiciones de cultivo.
Además del aprendizaje automático, el proyecto también utilizó aprendizaje profundo, que es una vertiente más avanzada de esta tecnología.
Funciona con redes neuronales de múltiples capas que pueden clasificar patrones de forma detallada.
Es como si el sistema tuviera la capacidad de “ver” el insecto de la misma forma que el ser humano, pero con la ventaja de no cansarse ni perder información por exceso de detalles.
El algoritmo fue desarrollado en Python, un lenguaje bastante utilizado en ciencia de datos e inteligencia artificial. Esto facilita futuras adaptaciones, ya que Python es hoy una de las bases para proyectos de innovación digital en diferentes áreas.
De acuerdo con los investigadores, las pruebas mostraron buenos resultados en precisión, tiempo de procesamiento y rendimiento del hardware utilizado.
Esto abre camino para aplicaciones en equipos de campo, como pulverizadores inteligentes, drones agrícolas y hasta sensores integrados en tractores.
Caminos futuros para la agricultura digital
La integración de la inteligencia artificial en el monitoreo de la oruga del cartucho del maíz aún es una etapa inicial, pero ya apunta a grandes avances.
El objetivo de los científicos es que, en un futuro próximo, este sistema esté disponible en tiempo real, embarcado en drones o vehículos aéreos no tripulados (VANTs).
De este modo, sería posible mapear grandes áreas de cultivo sin la necesidad de inspecciones manuales demoradas.
Otra posibilidad es el uso de cámaras multiespectrales, que amplían la capacidad de identificación de la plaga en diferentes condiciones de iluminación y crecimiento de la planta.
Esto puede aumentar la precisión y brindar más seguridad a los agricultores que dependen del maíz como principal fuente de ingresos.
El estudio también refuerza la importancia de unir diferentes áreas del conocimiento, como ciencia de la computación, agronomía e ingeniería.
Esta conexión crea soluciones aplicables que ayudan a reducir costos, aumentar la productividad y garantizar mayor sostenibilidad en la producción de alimentos.
En resumen, la oruga del cartucho del maíz sigue siendo un desafío para los agricultores, pero las herramientas de inteligencia artificial demuestran que ya es posible enfrentar el problema de forma más eficiente.
Con el apoyo de la tecnología, el campo gana no solo rapidez en la detección de la plaga, sino también nuevas formas de proteger cultivos estratégicos como maíz, soja y algodón.
Seja o primeiro a reagir!