Sistema inteligente que diagnostica enfermedades de plantas en tiempo real

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Las plantas también tienen enfermedades. Si no son detectadas y controladas a tiempo algunas enfermedades pueden destruir cultivos resultando en grandes pérdidas económicas e incluso en escasez de alimentos en algunas áreas.

En muchos países sobre todo en los países más desarrollados se intenta educar a los agricultores para que puedan diagnosticar algunas enfermedades incluso algunos tienen a su disposición patólogos que les pueden ayudar en el diagnóstico de enfermedades y su tratamiento.

Sin embargo, no todos pueden consultar fácilmente a estos expertos. Es por eso, que a inicios de 2017 la Universidad de las Indias Occidentales en San Agustín (en la República de Trinidad y Tobago) ha publicado su trabajo en el desarrollo de un sistema inteligente de diagnóstico de enfermedades en plantas llamado AgriDiagnose.

El trabajo se publicó por la revista Computers and Electronics in Agriculture dentro del proyecto AgriNETT.

AgriDiagnose es una herramienta de diagnóstico web con una aplicación móvil a disposición de los agricultores. Los resultados obtenidos con esta herramienta son espectaculares ya que tienen una precisión del 100% entre plantas enfermas y del 95% entre plantas enfermas y sanas.

¿Cómo lo han hecho?

Con la finalidad de desarrollar el sistema utilizaron una tecnología para toma de decisiones basada en varios criterios.

Inicialmente desde un “diccionario” se recopiló toda la información de las plantas, sus enfermedades y sus características. Para los experimentos se utilizaron cuatro tipos de cultivos (yuca, tomate, cacao y chile picante) a la vez se investigó sobre catorce enfermedades con veinte características (como color de las manchas o edad de la planta).

Se creó un “vocabulario”  de características para poder estudiar todas las enfermedades y compararlas, lo que generó un modelo con un vocabulario con un peso (valor) asignado a cada característica dependiendo de su importancia en esa enfermedad (por ejemplo, 5 puntos en las hojas, 70% de humedad).

Una vez se tienen todos estos datos normalizados (todos en la misma escala), se calcula el “valor de utilidad” de cada enfermedad para indicar en cada paso cual es la enfermedad más probable. Este valor es calculado usando el los valores del diccionario definido y los valores ingresados por el agricultor.

Por ejemplo, si el sistema pregunta “¿Qué tipo de daño tiene la hoja?” y “¿De qué color es la mancha?” y el agricultor responde con “caída” y “grana”, el sistema calculará el valor de utilidad de cada enfermedad y ordenará las enfermedades en orden de probabilidad, colocando las enfermedades más probables al principio de la lista.

De este modo el sistema seguirá haciendo preguntas al agricultor, como si fuera un experto patólogo, hasta que consiga un diagnóstico más acertado.

Gracias a este sistema inteligente, los agricultores pueden acceder a un proceso de diagnóstico de sus cultivos como si estuvieran con un experto humano.

El proceso de diagnóstico procesa la información que los agricultores normalmente darían a un patólogo humano, el mismo la devuelve con un diagnóstico en tiempo real. Este sistema puede proporcionar un diagnóstico en etapas tempranas de la enfermedad, momento que le puede permitir curar los cultivos a tiempo, especialmente en zonas donde el acceso a especialistas es muy complicado.

Cabe destacar que, en países donde ya hay fitopatólogos, esta aplicación no los sustituirá sino que les puede servir de herramienta complementaria. Los resultados del método utilizado son muy buenos y son extensibles a todo tipo de plantas, aunque hace falta crear un diccionario de plantas, enfermedades y sus características.