Por: Panagiotis Karanikas
PEAT es una empresa alemana que combina el aprendizaje de máquinas con el poder del crowdsourcing* y la analítica de geodatos para proporcionar a los agricultores una herramienta de gestión para el diagnóstico de enfermedades vegetales. La herramienta que han desarrollado para esto se llama Plantix.
Plantix funciona así: los agricultores toman fotos de sus plantas afectadas y las suben al sistema. Entonces otros usuarios pueden comentar sobre lo que podría estar enfermo de la planta y proporcionar información personalizada para solucionar el problema. Mediante la integración de datos de teléfonos móviles y aviones agrícolas, este sistema apoya las necesidades de los productores, desde los agricultores de subsistencia hasta los que tienen grandes superficies.
Durante varios años en la selva tropical brasileña, un equipo de jóvenes investigadores alemanes estudió la emisión y mitigación de gases de efecto invernadero debido al cambio en el uso de la tierra. El análisis del equipo proporcionaba nuevos conocimientos, pero los agricultores con los que trabajaban no estaban interesados en esos hallazgos. Lo que ellos querían era saber cómo tratar los cultivos que estaban siendo devastados por patógenos.
Hoy, los agricultores en Alemania, Brasil y la India utilizan Plantix para cargar fotos de cultivos enfermos. Las imágenes forman parte de una enorme y creciente base de datos crowdsourced que ayuda a los agricultores a identificar, tratar y prevenir las enfermedades de los cultivos.
Los metadatos generados proporcionan valiosos conocimientos geoespaciales sobre la distribución de los cultivos y las enfermedades más importantes asociadas a esas plantas. Además, al combinarse con otras fuentes de datos, el sistema también puede proporcionar una comprensión más profunda de las enfermedades de las plantas, del clima y de los factores geográficos presentes. Tiene así mismo la capacidad de predecir dónde podría propagarse la enfermedad.
La solución PEAT se entrega a través de una aplicación móvil. Dado que los teléfonos móviles están ahora ubicados en todo el mundo en desarrollo, esta solución proporciona una conectividad que permite a los agricultores lidiar con el impacto de un clima cambiante. Soluciones como éstas podrían integrarse en los programas tradicionales de seguros de cultivos, para minimizar los pagos de reclamaciones en el futuro.
Ya PEAT puede identificar más de 60 plagas de plantas y patógenos con más del 90 por ciento de precisión. Esos números aumentan a medida que crece la base de datos.
PEAT también espera comenzar a implementar su software en drones agrícolas el próximo año para que los agricultores puedan automatizar el proceso y responder a la enfermedad de los cultivos más rápido. Por ahora, está recolectando fotos y aprendiendo cómo identificar con precisión tantas enfermedades de cultivos como sea posible. Los cultivos hasta el momento mejor documentados son el maíz y el trigo.
* Crowdsourcing (crowd: multitud + source: fuente) es un término moderno que designa los aportes que el público en general hace a un proyecto. Cuando, por ejemplo, una película se hace mediante crowdsourcing, significa que muchas personas anónimas han contribuido a su financiación. Lo mismo se puede decir, por ejemplo, de las campañas políticas. Para el caso que este artículo describe, crowdsourcing tiene que ver con la información con que los múltiples usuarios contribuyen para enriquecer la aplicación.
