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VALÈNCIA 25 Oct. (EUROPA PRESS) –
Un grupo de científicos de la Universitat Politècnica de València (UPV) ha creado una aplicación (app) para dispositivos móviles que facilita la detección precoz de afecciones y plagas en los cítricos, concretamente en los naranjos.
La herramienta ha demostrado una efectividad del 99,58 por ciento en la identificación de enfermedades como la melanosis, los puntos negros, el chancro o la verdeada, según ha comunicado la institución académica en una nota de prensa.
“Con este trabajo, buscamos desarrollar una herramienta accesible para los cultivadores de cítricos, específicamente de naranjas, que les sirva para mejorar sus cosechas y la productividad de sus cultivos”, ha enfatizado Jaime Lloret, catedrático del departamento de Comunicaciones de la UPV.
La meta es que los agricultores cuenten con una herramienta para examinar la sanidad de los árboles, permitiéndoles descubrir problemas e iniciar su tratamiento antes de que se extiendan y generen mayores perjuicios económicos.
El equipo del Instituto de Investigación para la Gestión Integrada de Zonas Costeras de la UPV en Gandia (Valencia) –compuesto por Arman Foroughi, José Mª Jiménez y Jaime Lloret– comenzó analizando las herramientas existentes, con el fin de “superar sus deficiencias”.
Como desenlace, la aplicación propuesta “ofrece un índice de aciertos más alto en el diagnóstico que las anteriores; consume menos recursos de procesamiento; no requiere conectividad a internet ni acceso a servidores y es más práctica, ya que se puede emplear en el móvil y permite examinar las fotos de naranjas y hojas, subiendo las imágenes de manera directa a la aplicación”.
El software es compatible con los sistemas operativos iOS, Android, Windows, Linux y Raspberry Pi. El equipo de la UPV también ha desarrollado otra versión destinada a ordenadores personales y Raspberry Pi, pensada para su uso en grandes plantaciones. Esta puede configurarse para enviar al usuario el resultado del diagnóstico sobre el estado de los árboles, diariamente por email.
La aplicación desarrollada por la UPV se fundamenta en un modelo entrenado mediante técnicas de aprendizaje profundo (‘deep learning’), una vertiente de la inteligencia artificial que utiliza conjuntos de redes neuronales artificiales para reconocer patrones y llevar a cabo predicciones.
El entrenamiento de la app se inició con un acervo estandarizado de 5073 imágenes; después de una fase inicial de entrenamiento, se procedió a un ajuste minucioso del modelo para optimizar su precisión.
Como resultado, el modelo logra una tasa de éxito del 99,58% en su diagnóstico. Es capaz de diferenciar las naranjas de otros frutos (clasificadas como no-naranja), puede determinar cuándo una naranja está sana y diagnosticar si el árbol sufre alguna de las ocho enfermedades o plagas en hojas y frutos para las que ha sido entrenado.
A partir de estos hallazgos, el equipo de la entidad académica enfocará sus futuros estudios en ampliar las funcionalidades de la herramienta que han diseñado: “El siguiente paso será integrar la app en robots y drones inteligentes que diagnosticarán una variedad de enfermedades y manchas frutales. Además, combinaremos el software con sistemas de riego, fertilización y redes de sensores de gas, que ayudarán a identificar otros inconvenientes en los cultivos”, han indicado.
La investigación ha contado con financiamiento del Ministerio de Ciencia e Innovación del Gobierno de España.
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