La descripción de una simple mancha posibilitará que una red neuronal detecte males que producen pérdidas millonarias a los productores citrícolas. Expertos de la UNL aspiran a que la tarea se logre por medio de una fotografía enviada por celular.
La lucha de los productores de la región contra los males del citrus es intensa. Los cuidados se dirigen sobre todo a tres enfermedades, caracterizadas como cuarentenarias para la Unión Europea, principal destino de sus exportaciones: la Sarna, la Cancrosis y la Mancha Negra. Una sola fruta infectada que se exporte provocaría que todo un embarque sea rechazado. A la vez, quienes pueden diferenciar con mayor exactitud esas enfermedades de otras inofensivas son unos pocos especialistas.
Pero esa historia está por acabarse, ya que nuevos avances de la inteligencia artificial están llegando al sector citrícola. En breve bastará con enviar una foto de un fruto para que un sistema detecte si está infectada con una enfermedad o no. De eso se trata, en pocas palabras, el trabajo que están realizando expertos del Grupo de Investigación en Señales e Inteligencia Computacional de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas (Fich) de la Universidad Nacional del Litoral (UNL) y el Conicet.
Según explicó Diego Milone, investigador parte del equipo, el proyecto contempla la utilización de las potentes redes neuronales para procesar simples manchas en naranjas o mandarinas y determinar si pertenecen a una de las denominadas enfermedades cuarentenarias o de alguna de las más de 20 plagas no cuarentenarias que existen.
Por ahora la idea es que los productores puedan enviar vía sms las características de las manchas a un servidor para que una red neuronal resuelva a qué enfermedad pertenecen. De ese modo, podrán determinar qué hacer con un determinado cargamento.
Base de datos
La Estación Experimental Agropecuaria Concordia - Inta posee una gran experiencia en el estudio de las tres enfermedades denominadas cuarentenarias (sujetas a cuarentena) que afectan a los cítricos: la Sarna, la Cancrosis y la Mancha Negra. Es por ello que han logrado caracterizarlas de acuerdo al tipo de manchas que producen.
Observaciones de distintas características de los síntomas, como contorno, coloración, profundidad, relieve, entre otros, son la información que se introduce en el sistema inteligente diseñado por el equipo de Milone.
“Con esos datos alimentamos un sistema neuronal supervisado, donde tenemos ejemplos de cuál es la salida correcta. La información del Inta nos da muchos ejemplos que nos dicen que tal tipo de características corresponden a tal enfermedad. De esa manera podemos entrenar la red neuronal. Le decimos que cuando llegue tal contorno, coloración, relieve y textura, la salida debe ser ‘Mancha Negra’, por ejemplo. Entonces se ajustan todas las sinapsis de manera que cuando vuelva a entrar esa información, la red neuronal dé la salida correcta”, indicó.
Milone agregó que a pesar del entrenamiento habrá casos de manchas muy difíciles de interpretar y que precisarán de la opinión de un experto. “Sin embargo, eso puede pasar en dos de cien casos”, precisó.
Fotos
Pero el proyecto recién contempla el funcionamiento por medio del llenado y envío de un formulario por sms: “El productor indicará, por ejemplo, que el relieve de una mancha es saliente, de forma estrellada, de color negro y alguna otra característica. Será una información muy elemental que llegará al servidor y éste responderá con un mensaje indicando cuál es el resultado del diagnóstico”, informó Milone.
La idea es que en un futuro no muy lejano se envíe una fotografía del fruto y que la red haga el trabajo. Sin embargo, por ahora eso reviste el problema de la calidad de las imágenes. “La foto podría tener mal contraste, tener baja resolución, mala iluminación o estar fuera de foco. Es una cuestión que encararemos más adelante”, finalizó.
