Estudio revela: la IA predice el crecimiento futuro de cultivos agrícolas con precisión

MadridInvestigadores de la Universidad de Bonn han desarrollado un nuevo software para simular el crecimiento de los cultivos de campo. Utilizando miles de fotos de ensayos de campo, entrenaron un algoritmo de aprendizaje. Ahora, este algoritmo puede predecir cómo se desarrollarán las plantas en el futuro a partir de una sola foto inicial. El software ayuda a los agricultores a estimar con precisión aspectos como el área foliar y el rendimiento de los cultivos. Los resultados han sido publicados en la revista Plant Methods.

El algoritmo analiza fotos de drones tomadas durante un periodo de crecimiento, como el seguimiento del desarrollo del coliflor bajo ciertas condiciones. A partir de estas imágenes, la IA predice el crecimiento futuro basado en una imagen de la etapa inicial. Estas son las características principales:

• Utiliza fotografías de drones para el entrenamiento
• Predice el desarrollo futuro de las plantas
• Calcula el rendimiento y la superficie foliar

Lukas Drees, del Instituto de Geodésia y Geoinformación, lideró el proyecto. Según él, el software ayudará a los agricultores a tomar mejores decisiones. Los agricultores pueden probar opciones como el uso de pesticidas o fertilizantes en un entorno virtual. Esto les permite ver cómo estas decisiones afectarán el rendimiento de sus cultivos.

El software tiene limitaciones. No puede gestionar cambios abruptos en el clima, como una rápida caída de temperatura o lluvias continuas. En el futuro, se espera que aprenda a lidiar con estos cambios. Los investigadores planean mejorarlo para predecir los efectos de estos eventos.

Usaron otra inteligencia artificial para determinar detalles como la cantidad de cultivo que se producirá a partir de las imágenes. Por ejemplo, puede predecir el tamaño de las cabezas de coliflor en las primeras etapas de su crecimiento. Esto ayuda en la planificación y hace que las cosechas sean más eficientes.

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Una idea principal es cultivar diferentes tipos de plantas, como frijoles y trigo, en el mismo campo. Este método ofrece varios beneficios.

• Menos competencia entre las plantas
• Mayor rendimiento total
• Fertilización natural de plantas que fijan nitrógeno, como las habas
• Menos vulnerabilidad a plagas y problemas ambientales

Las policulturas requieren una combinación adecuada de especies y proporciones de plantas. La IA puede analizar numerosos experimentos de mezclas para identificar combinaciones óptimas. Esto resulta en métodos agrícolas más eficientes y sostenibles.

Las simulaciones tradicionales del crecimiento de cultivos emplean modelos que conocen las necesidades nutricionales y ambientales de las plantas. Sin embargo, el nuevo software predice el crecimiento vegetal aprendiendo de numerosas imágenes. Ambos métodos son efectivos y pueden complementarse bien.

Investigadores también están explorando la combinación de métodos basados en procesos e imágenes. Creen que esto mejorará las previsiones. Esta fusión podría conducir a técnicas agrícolas más avanzadas.

El Cluster de Excelencia PhenoRob de la Universidad de Bonn respalda un importante proyecto cuyo objetivo es mejorar la agricultura utilizando tecnología inteligente. La meta es hacer la agricultura más sostenible para el medio ambiente sin disminuir los rendimientos de los cultivos. Lukas Drees y su equipo han desarrollado un software que representa un paso crucial en este esfuerzo.