Un equipo internacional de investigadores ha desarrollado y probado un robot autónomo llamado AgriScout que puede detectar infecciones por el virus Y de la papa (PVY) en cultivos de papa con gran precisión. Sus hallazgos, publicados en la revista revisada por pares Computadoras y electrónica en la agricultura, sugieren que esta tecnología podría mejorar significativamente la eficiencia y la precisión en la detección de enfermedades en la producción comercial de papa.
Despliegue sobre el terreno y recopilación de imágenes
AgriScout se implementó en campos comerciales de papa en Nuevo Brunswick y la Isla del Príncipe Eduardo durante la temporada de cultivo de 2023. El robot está equipado con cinco cámaras Raspberry Pi montadas en un brazo plegable, cada una de ellas con iluminación LED y cortinas de sombreado para garantizar una calidad de imagen constante. Se recopilaron más de 55,000 imágenes RGB de alta resolución de plantas de papa Russet durante el pico de visibilidad de los síntomas a mediados de julio.
Los investigadores revisaron manualmente las imágenes y confirmaron 764 plantas positivas al PVY mediante pruebas de laboratorio. Estas imágenes se utilizaron para entrenar un modelo de aprendizaje profundo basado en la arquitectura YOLOv11.
¿Qué es YOLO?
YOLO significa “Solo miras una vez, un algoritmo de detección de objetos en tiempo real ampliamente utilizado en la visión por computadora. Procesa las imágenes en una sola pasada, lo que lo hace muy eficiente para aplicaciones de campo en las que la velocidad y la precisión son fundamentales. En este estudio, el modelo YOLOv11 se entrenó utilizando el aprendizaje por transferencia y se ajustó durante 186 épocas para detectar los síntomas del PVY en el follaje de la papa.
Precisión de detección y mapeo
El modelo entrenado alcanzó una precisión media (mAP) de 85%, con una precisión de 0,85 y una recuperación de 0,76. En un campo de prueba independiente, AgriScout detectó 123 infecciones sospechosas, 105 de las cuales se confirmaron como positivas para PVY, lo que se ajusta estrechamente a la tasa de infección prevista de 1,5%.
AgriScout utiliza la geolocalización GPS-RTK y la conectividad satelital Starlink para geoetiquetar imágenes y transmitirlas a un servidor en la nube en tiempo real. Esto permite generar mapas de infestación que localizan las plantas infectadas con una precisión de centímetros, lo que permite a los agricultores tomar medidas específicas.
Escalabilidad y colaboración global
El equipo de investigación incluye colaboradores de Canadá, Estados Unidos y Australia, lo que pone de relieve el interés mundial por avanzar en la agricultura de precisión. Aunque la detección de síntomas en una fase temprana sigue siendo un reto, el diseño modular y el sólido rendimiento de AgriScout en condiciones de campo variables lo convierten en una herramienta prometedora para la gestión escalable de enfermedades.
Los investigadores sugieren que el sistema podría adaptarse a otros cultivos y patógenos en futuras aplicaciones. Para los productores que buscan reducir los costos de mano de obra y mejorar el control de enfermedades, AgriScout ofrece una visión atractiva del futuro del cultivo inteligente de papas.
Fuente: Computadoras y electrónica en la agricultura. Estudio completo disponible aquí.
Video relacionado: Este robot utiliza inteligencia artificial para ayudar a los agricultores de la Isla del Príncipe Eduardo a detectar virus en las papas.. Crédito: CBC
Imagen: AgriScout trabajando en un campo de papas. Crédito: CBC
English 
Português do Brasil 
Français du Canada 
Español de México