Innovaciones: Cómo la inteligencia artificial puede ayudar a advertir a los nematodos
Los investigadores utilizarán la inteligencia artificial en un intento de identificar nematodos (tanto del tipo destructivo como beneficioso) con mayor rapidez y precisión.
¿Sabía que los nematodos parásitos causan $ 125 mil millones en daños agrícolas en todo el mundo cada año? Los habitantes subterráneos con un apetito voraz tienen una cobertura efectiva, pero los científicos de la Universidad de Florida podrían haber encontrado una nueva forma de arrojar algo de luz sobre el problema.
La investigación, liderada por Peter DiGennaro, profesor asistente de entomología y nematología de la UF / IFAS, y Alina Zare, profesor de la Facultad de Ingeniería Herbert Wertheim y director del Laboratorio de Sensores y Aprendizaje Automático de la UF, se encuentra entre los 20 proyectos que obtuvieron 50,000 dólares cada uno el año pasado a través del Fondo Catalizador de Investigación en Inteligencia Artificial de la UF.
"Ya tenemos los algoritmos de IA desarrollados, pero no para este problema", dice Zare. "Tendremos que aplicarlos a las imágenes de nematodos y desarrollar y validar más el algoritmo para este problema".
Los productores necesitan una forma rápida de identificar los nematodos parásitos de las plantas en su suelo para decidir un curso de tratamiento, dice DiGennaro. La inteligencia artificial podría ayudar con este diagnóstico inicial del nematodo, haciendo que sea más rápido y económico saber qué tipos de nematodos hay en sus campos y potencialmente evitar que los productores utilicen métodos de manejo costosos o pierdan cultivos debido a problemas de nematodos no diagnosticados.
Los colegas de DiGennaro en el Laboratorio de ensayo de nematodos UF / IFAS reciben alrededor de 7,000 muestras cada año de productores comerciales, residentes y campos de golf en Florida. Los especialistas del laboratorio planean ver cada muestra con un microscopio digital, que capturaría alrededor de 15,000 imágenes por muestra, dice DiGennaro.
La tecnología de IA tiene el poder de automatizar algunos de los procesos que actualmente se realizan manualmente, dice Zare. Para acelerar el proceso de identificación de nematodos, DiGennaro y Zare crearán un algoritmo de aprendizaje automático.
Si el proyecto tiene éxito, los científicos también podrían decirles a los productores qué prácticas de manejo serían las más adecuadas para proteger sus cultivos.
Actualmente, los productores utilizan varios métodos para controlar los nematodos. El más frecuente es a través de los nematicidas, que normalmente colocan en el suelo antes de plantar el cultivo. Otras técnicas incluyen el cultivo de cultivos que resistan a los nematodos, la rotación de cultivos y el uso de control biológico opciones como hongos y bacterias para comer los nematodos.
Fuente: potatoes.news/growing produce
