La salubridad de la comida está amenazada por muchas variables. En algunas regiones, el clima causa sequías que hacen que los recursos naturales vitales entren en escasez.
En otros, las situaciones políticas causan bloqueos que generan problemas logísticos para sembrar, cosechar y transportar productos. Pero en casi todas partes, las plagas pueden llegar a acabar con cosechas enteras.
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Un grupo de investigadores de la Universidad de Pennsylvania State University y de la École Polytechnique Fédérale de Lausanne en Suiza han encontrado la clave para que la inteligencia artificial beneficie la agricultura, utilizando algoritmos para detectar enfermedades en los cultivos antes de que se dispersen.
La mayoría de los cultivos en países desarrollados son cultivados en operaciones de gran escala, donde hay suficientes recursos y empleados para detener las enfermedades.
En países en vías de desarrollo, hasta el 80% de los cultivos son hechos por pequeños granjeros, según indica un estudio publicado en Frontiers in Plant Science.
Estas operaciones en pequeña escala son más proclives a adquirir enfermedades, que podrían acabar con cultivos enteros y generar hambrunas locales.
El problema empeora por el hecho de que el 50% de las personas que no tienen acceso a las 3 comidas diarias viven en granjas con pocos recursos para detener las posibles plagas de forma rápida y efectiva.
Los avances en tecnología nos han traído los carros autónomos, ayuda a diagnosticar el cáncer y a identificar a tus amigos en las fotografías, así que este uso necesita aún ser probada para evaluarse.
“Sabíamos que el aprendizaje en las máquinas sería algo que cambiaría todo y lo está haciendo ya, desde las búsquedas en internet hasta los carros autónomos”, afirma Davis Hughes, co-autor del estudio y profesor de Penn State a Digital Trends.
“Pensamos que si el aprendizaje profundo en Facebook puede reconocer caras en las imágenes, puede reconocer enfermedades en las plantas”, añade.
Junto con Harada Mohanty, Hughes desarrolló un programa que es rápido, eficiente y compacto para ser utilizado en un celular.
El algoritmo fue ajustado con bases de datos: alrededor de 50,000 imágenes que fueron agrupadas en PlantVillage, un archivo abierto de fotos de plantas, que también incluye enfermedades en las mismas.
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El algoritmo puede identidicar 26 enfermedades diferentes en 14 especies de plantas. El método ha probado ser preciso en un 99.35%.
“Esperamos tenerlo listo para los celulares en los próximos meses. Necesitamos trabajar por el bien común. Lo necesitamos. El mundo tendrá pronto 9.000 millones de personas y alimentarlos es nuestro desafío como científicos”, añade Hughes.