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SUSCRIBITEEl particular desarrollo mejora los tiempos para detectar enfermedades en árboles y plantaciones y dosifica la cantidad de pesticidas.
Para poner en funcionamiento su robot usando inteligencia artificial, el científico sanjuanino recopiló unas cuatro mil imágenes de hojas, que permitieron entrenar las redes neuronales del sistema. Imagen: NA
Un desarrollo tecnológico nacido en San Juan promete cambiar la forma en que se combaten las plagas en la producción agrícola. Se trata de un robot con inteligencia artificial capaz de detectar enfermedades en los cultivos y aplicar pesticidas de manera precisa, reduciendo costos y el impacto ambiental.
El proyecto fue impulsado por el científico sanjuanino Pedro Bocca, investigador del Instituto de Automática de la Universidad Nacional de San Juan y del CONICET. Tras seis años de trabajo, logró diseñar y patentar un sistema que, en menos de diez segundos, identifica el tipo de afección que presenta una planta y actúa en consecuencia con una dosificación exacta.
La iniciativa cobra especial relevancia si se tiene en cuenta que, según datos internacionales, cerca del 40% de la producción agrícola mundial se pierde cada año a causa de plagas y enfermedades. Frente a este escenario, Bocca explicó que los métodos tradicionales presentan limitaciones importantes. “Hoy en día, los sistemas fumigan de forma masiva apenas detectan una enfermedad, sin diferenciar entre plantas sanas y afectadas”, señaló.
Ante esta problemática, el equipo trabajó en dos ejes clave: mejorar la detección de enfermedades en condiciones reales de campo y optimizar la aplicación de pesticidas. El robot desarrollado integra ambas funciones y opera en tiempo real con un nivel de precisión cercano al 90%.
Si bien el sistema fue pensado inicialmente para su uso en cultivos de olivo, su tecnología puede adaptarse a otras producciones arbóreas, lo que amplía su potencial de aplicación en distintas economías regionales.
Uno de los principales desafíos del proyecto fue trasladar los avances de laboratorio al terreno. Bocca explicó que los sistemas existentes funcionaban con imágenes ideales de hojas, tomadas en condiciones controladas. Sin embargo, en el campo las variables son mucho más complejas. Para resolverlo, el investigador generó su propia base de datos a partir de imágenes reales, capturadas en condiciones diversas.
En total, recopiló unas cuatro mil imágenes de hojas, que permitieron entrenar las redes neuronales del sistema. Además, incorporó una categoría especial para muestras no clasificables, lo que mejora la precisión del diagnóstico.
El funcionamiento del robot combina visión artificial y automatización. En la parte frontal cuenta con una cámara que analiza las hojas y determina su estado sanitario. Luego, un brazo robótico ubicado en la parte posterior se encarga de aplicar el pesticida de forma localizada, ajustando la intensidad según el nivel de afectación y la zona del árbol comprometida.
Este enfoque permite evitar la fumigación total de la planta, lo que no solo reduce el uso de agroquímicos, sino que también implica un ahorro económico significativo para los productores.
FUENTE: Con información de Noticias Argentinas
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