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.
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