¿IA y Girasoles? En Argentina se crea una plataforma de monitoreo fenológico
Un equipo de científicos del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) y del CONICET, con el respaldo del programa AgTech y en colaboración con la Universidad de Trento (Italia), presentó SunPheno: la primera herramienta de inteligencia artificial diseñada para detectar los estados fenológicos del cultivo de girasol a partir de imágenes capturadas con teléfonos celulares.
La plataforma SunPheno, de acceso gratuito, surge como un salto tecnológico para mejorar tanto la genética como la gestión agronómica del girasol. Está concebida para identificar de manera precisa momentos críticos del desarrollo del cultivo, en especial la senescencia foliar, fase clave para el llenado de grano y la determinación del rendimiento final.
Melanie Corzo, becaria doctoral del Instituto de Agrobiotecnología y Biología Molecular (Iabimo) del INTA-Conicet, explicó que la senescencia conlleva una reducción en la capacidad fotosintética de la planta y que, al sincronizar este proceso con los estadios fenológicos adecuados, es posible optimizar la productividad.
Para desarrollar SunPheno, los investigadores recolectaron 25.000 imágenes de campo tomadas con celulares, correspondientes a dos líneas endocriadas del programa de mejoramiento génico de INTA.
Estas fueron clasificadas manualmente para entrenar un modelo de machine learning capaz de diferenciar automáticamente entre los estadios vegetativos y reproductivos de la planta.
“Este sistema permite eliminar la subjetividad en la evaluación de la fenología del girasol, algo fundamental tanto para la investigación como para la producción”, señaló Corzo.
Paula Fernández, investigadora de Iabimo, destacó que la herramienta también ayuda a determinar el momento exacto en que se inicia la senescencia en distintos genotipos, lo que permite refinar la selección genética y desarrollar híbridos más eficientes en recursos.
Además, especificó que el celular se ha convertido en una herramienta de fenotipado masivo, con una tasa de captura de más de 5.000 imágenes por campaña, clasificadas de manera automática por el modelo.
El siguiente paso del equipo será escalar el modelo para integrarlo con imágenes tomadas desde drones y satélites, extendiendo así su aplicabilidad a grandes extensiones agrícolas.
SunPheno se posiciona como una herramienta clave para mejoradores, productores y académicos, al estandarizar y acelerar la toma de decisiones en campo, y al sentar las bases de una agricultura digital moderna para cultivos extensivos como el girasol.
Fuente: Desarrollan el primer modelo de inteligencia artificial para monitorear el girasol
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