Una estudiante guanajuatense llevó hasta Japón un proyecto que busca cambiar la manera en que se detectan las enfermedades en los cultivos de tomate.

Se trata de Aurora Álvarez Sámano, estudiante de la Maestría en Ingeniería Electrónica Aplicada de la Universidad de Guanajuato, quien obtuvo el reconocimiento a Mejor Presentación durante la 9ª Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático e Inteligencia de Máquinas, celebrada en Tokio.

Su proyecto utiliza visión por computadora e inteligencia artificial para identificar el Virus Rugoso del Tomate, conocido como ToBRFV, a partir de imágenes de las hojas.

Una fotografía para detectar la enfermedad

Aurora explicó que el sistema analiza principalmente los colores y las texturas de las hojas, características que pueden cambiar cuando una planta está infectada.

“La inteligencia artificial (…) va aprendiendo esos patrones para después nos dice (…) esa hoja (…) está enferma”.

Para desarrollar el modelo, las imágenes fueron divididas entre hojas sanas y hojas infectadas, posteriormente se procesaron y se extrajeron las características relacionadas con la enfermedad. Con esa información se entrenó una red neuronal artificial para clasificar las hojas.

El desarrollo no fue sencillo. Aurora tuvo que realizar múltiples pruebas para encontrar los parámetros que permitieran mejorar la respuesta del modelo. Después de ese proceso de prueba y error, logró alcanzar una precisión del 88%.

Tecnología que podría llegar al celular de los agricultores

Más allá del reconocimiento internacional, el objetivo de Aurora es que esta tecnología pueda tener una aplicación práctica en el campo.

Actualmente, detectar este virus puede requerir pruebas de laboratorio que no siempre son rápidas ni accesibles para todos los productores. Su propuesta busca que, mediante una imagen, pueda realizarse una primera identificación de manera no invasiva y más rápida.

La estudiante incluso plantea que el sistema pueda convertirse en el futuro en una aplicación para teléfonos celulares, de manera que los agricultores puedan revisar sus plantas directamente en el campo.

“Al momento de que ellos puedan agarrar esa herramienta, pueden darse una idea más clara de cuál enfermedad es”.

La detección temprana permitiría tomar medidas preventivas antes de que la enfermedad se extienda por toda una parcela.

Un proyecto que todavía puede crecer

Aurora reconoce que el sistema todavía tiene áreas de oportunidad. Hasta ahora trabajaron con 467 imágenes, una cantidad que considera pequeña frente a los miles de ejemplos que normalmente requieren este tipo de modelos para alcanzar mayores niveles de precisión.

Por ello, uno de los siguientes pasos sería ampliar la base de datos con más imágenes de hojas infectadas y sanas.

Actualmente, el proyecto se encuentra en una etapa de pruebas controladas, principalmente en invernaderos, pero la intención es que posteriormente pueda escalarse a cultivos de mayor tamaño.

De Guanajuato a Japón

El reconocimiento llegó durante la conferencia internacional realizada del 17 al 20 de julio en Tokio, organizada por la Universidad de Rikkyo. Aurora presentó el trabajo sobre detección del ToBRFV mediante características de color, textura y redes neuronales artificiales.

“Recibir este reconocimiento fue un gran honor, me da mucho gusto poder divulgar este proyecto de una manera que cualquier persona pueda entender”.

El proyecto fue desarrollado con el acompañamiento de su asesora, la Dra. Rocío Alfonsina Lizárraga Morales, profesora de la División de Ingenierías de la Universidad de Guanajuato.

Aurora, originaria de Maravatío del Encinal, en Salvatierra, ahora contempla acercarse a la industria para continuar desarrollando aplicaciones de este tipo y, a futuro, incluso realizar un doctorado.