Cada año, aproximadamente el 40% de la producción agrícola mundial se pierde debido a plagas y enfermedades, según datos de la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO). Ante este desafío, la ciencia argentina ha dado un paso de vanguardia: Pedro Bocca, ingeniero electromecánico e investigador del Instituto de Automática (INAUT-Conicet, Universidad Nacional de San Juan), ha diseñado y patentado un robot dotado de inteligencia artificial (IA) capaz de diagnosticar y tratar cultivos de manera inteligente y en tiempo real.
A diferencia de gran parte de los sistemas de pulverización actuales, que aplican agroquímicos tanto sobre plantas sanas como enfermas, el desarrollo de Bocca permite una dosificación precisa. El robot utiliza un sistema de mecatrónica que integra mecánica, electrónica e informática para automatizar el proceso de curación.
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“Los sistemas actuales de control de plagas fumigan de forma masiva, es decir, echan pesticidas apenas detectan una enfermedad en el cultivo sin discriminar ejemplares enfermos de los sanos”, detalló Bocca, que es ingeniero electromecánico especializado en mecatrónica, una disciplina dentro de la ingeniería que se encarga de encontrar soluciones eficientes a diversos problemas integrando la mecánica, la electrónica, la informática y los sistemas de control para el diseño y la automatización de productos y procesos inteligentes.
El mayor logro de esta tecnología es su capacidad de operar “in situ”. Mientras que la mayoría de los desarrollos de IA se entrenan con imágenes perfectas en laboratorios, Bocca entrenó sus redes neuronales con más de 4000 imágenes de hojas de olivo tomadas directamente en el campo. Esto permite que el robot identifique plagas incluso con iluminación deficiente o sombras, logrando una precisión del 90%.
Cómo opera“No es lo mismo tener la hoja perfecta, con perfecta iluminación, orientación, cantidad de píxeles, profundidad de campo y todo, que una muestra extraída en forma aleatoria a través de un sistema de detección. Tuve que reentrenar todo el sistema y ver qué fallas detectaba la nueva base de datos hasta hacerla efectiva”, aclaró el experto.
