Detectives de plantas e ingenieros de la Universidad de Florida están utilizando inteligencia artificial para encontrar una enfermedad temprano para que los productores que producen calabazas de verano puedan mantenerla bajo control. La detección temprana brinda a los agricultores la oportunidad de luchar por una mejor cosecha.
Las calabazas de verano e invierno se cultivan comercialmente en todo el estado, particularmente en el sureste y suroeste de Florida. En 2019, los productores de Florida cosecharon 7,700 acres de calabaza, con un valor de producción de $35.4 millones, según el Servicio Nacional de Estadísticas Agrícolas del USDA. Pero la enfermedad del mildiú polvoroso, común en todo el mundo, puede disminuir los rendimientos.
"El ambiente ideal para que el mildiú polvoroso infecte es el clima húmedo, la siembra de alta densidad y la sombra", dijo Yiannis Ampatzidis, profesor asistente de ingeniería agrícola y biológica de UF/IFAS y coautor de un nuevo estudio sobre la detección temprana de oídio, publicado en la revista Biosystems Engineering.
Para el estudio, los investigadores de UF/IFAS utilizaron un sistema de detección conectado a drones para recopilar datos espectrales del mildiú polvoroso en la calabaza de verano en los campos y laboratorios del Centro de Investigación y Educación del Suroeste de Florida de UF/IFAS.
Los investigadores de UF/IFAS utilizaron tecnología que no se basa en síntomas visuales para detectar el mildiu polvoriento, dijo Ampatzidis. Los ojos humanos solo pueden ver la parte luminosa del espectro electromagnético. Esta tecnología puede “ver” más. Por lo tanto, los investigadores utilizaron este estudio para identificar las mejores longitudes de onda para la detección temprana de oídio, en hojas que no presentaban síntomas o que presentaban síntomas tempranos.
Los investigadores utilizaron el aprendizaje automático, un subconjunto de la inteligencia artificial, que puede "aprender" de los datos espectrales para detectar el mildiú polvoroso. Los datos provinieron de drones y sistemas de detección terrestres. El modelo de aprendizaje automático entrenado identificó el mildiú polvoroso en diferentes etapas de desarrollo de la enfermedad, dijo Ampatzidis. El sistema de aprendizaje automático construye un modelo matemático para detectar el mildiu polvoriento sin ser programado por un ser humano para seguir pasos específicos.
Con las imágenes y el análisis de reflectancia espectral de las hojas de calabaza, los científicos detectaron polvo alrededor del 95 % de las veces. De hecho, incluso sin síntomas visibles de la enfermedad, la tecnología mostró a los investigadores la enfermedad entre el 82 % y el 89 % de las veces.
“Es crucial identificar el mildiú polvoroso de manera temprana, ya que la enfermedad se propaga rápidamente y las lesiones aumentan de tamaño, desarrollando una capa polvorienta blanca o gris”, dijo Ampatzidis, asesor de la facultad de Jaafar Abdulridha, investigador postdoctoral de UF/IFAS que dirigió el estudio.
Pamela Roberts, profesora de patología vegetal de UF/IFAS, necesita datos de ingenieros como Ampatzidis para ayudarla a encontrar enfermedades en las primeras etapas. Ella lo compara con la detección temprana de enfermedades humanas.
“La detección temprana de cualquier problema de salud, ya sea en humanos o plantas, brinda la mejor oportunidad de controlarlo a través de una intervención temprana”, dijo Roberts, coautor del estudio. "Del mismo modo, las enfermedades de las plantas se controlan más fácilmente al principio cuando la población de patógenos es baja, en comparación con la epidemia".
“Además, esta tecnología en realidad puede disminuir el uso de aerosoles químicos, al eliminar las aplicaciones que podrían realizarse antes de que realmente haya alguna enfermedad que controlar”, dijo. “Dado que el mildiú polvoroso es un problema crónico en la calabaza en el suroeste de Florida, es solo una cuestión de cuándo aparecerá la enfermedad, no si aparecerá. La sincronización precisa de los fungicidas, ya sea en agricultura convencional u orgánica, puede aumentar la eficacia del producto y disminuir las pérdidas”.
Los principales síntomas del mildiú polvoroso son manchas o parches blancos, generalmente en las hojas. Es difícil diagnosticar el mildiú polvoroso en las primeras etapas de la infección debido a los síntomas en las hojas más bajas y maduras que a menudo están cubiertas por otras hojas.
“En resumen, una enfermedad podría cambiar las propiedades de las hojas y afectar la cantidad de luz que se refleja en las hojas en áreas fuera del espectro visible, que los humanos no pueden ver”, dijo Ampatzidis.
– Brad Buck, Universidad de Florida