Machine learning: la inteligencia artificial que ayuda a mejorar los pronósticos de cosecha agrícola

Una investigación de la UNCUYO indaga en el uso de esta herramienta aplicada al proceso de estimación de cosecha de vid, para perfeccionarlo y disminuir errores de predicción. La tecnología podría aplicarse también en otros productos agrícolas.

Machine learning: la inteligencia artificial que ayuda a mejorar los pronósticos de cosecha agrícola

El algoritmo de reconocimiento de imágenes permitirá mayores certezas en el pronóstico de cosecha de la vid.

Ciencia y tecnología

#61 - Septiembre 2022

Edición U

Laura Colmenares

Publicado el 29 DE SEPTIEMBRE DE 2022

El diagnóstico por imagen aplicado al mundo del agro está cada vez más consolidado y ha despertado el interés de la comunidad científica local. Prueba de ello son los avances de una investigación de la UNCUYO sobre la implementación de algoritmos de reconocimiento de imagen para colaborar con el pronóstico de cosecha de vid, y de otros frutos, así como en la detección de malezas.

Actualmente, la metodología que se utiliza para estimar la cosecha está dada por el recuento de racimos por planta y el cálculo del peso. “La incorporación de tecnología basada en machine learning -aprendizaje autónomo- intenta contribuir con la disminución del error de estimación. Esta información complementa la ya existente y colabora en la optimización de la planificación y producción en la industria agrícola”, explicó Luis Chiaramonte, codirector del proyecto.

El ingeniero detalló que machine learning es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que, a través de algoritmos, posibilita a los ordenadores identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones (análisis predictivo). Este aprendizaje permite a las computadoras realizar tareas específicas de forma autónoma, es decir, sin necesidad de ser programadas. 

Con el desarrollo de esta investigación se verán beneficiados, primariamente, los productores regionales. “En la primera fase del proyecto el algoritmo fue entrenado para el reconocimiento de racimos de uva. En la segunda, se seguirá el mismo proceso de trabajo, para hacerlo extensivo al resto de frutas, y por tanto, de los sectores frutihortícolas”, aseguró Chiaramonte, quien coordina el Centro de Investigación del Instituto Tecnológico Universitario.

“Además -agregó el investigador- se ha incorporado la posibilidad de identificar maleza para el correcto tratamiento de su erradicación, lo que impacta en el uso eficiente de los herbicidas, en la disminución de los costos de logística para su aplicación, al tiempo que contribuye con el cuidado del medioambiente, ya que se dejan de usar herbicidas genéricos para utilizar los específicos en cada caso”.

“La investigación continúa con la integración de pronóstico en otros tipos de fruta de distinta temporalidad, con lo cual se abre la posibilidad de entrenar el algoritmo todo el año para lograr el funcionamiento óptimo que se requiera en estos estudios”, añadió.

El equipo -integrado por profesionales del ITU, de la Facultad de Ciencias Agrarias y del INTA- espera obtener un prototipo de bajo costo producido localmente que pueda ser tomado de base por instituciones como el INV, el IDR (Instituto de Desarrollo Rural), asociaciones de productores y otros entes para futuras estimaciones de cosecha y para asistir en el uso de herbicidas y retiro de malezas.

Una tecnología que llegó para quedarse

El proyecto, titulado “Mejora del pronóstico de cosecha de vid mediante tecnologías de machine learning, computación distribuida y robótica”, involucra a un conjunto de unidades académicas de la UNCUYO. 

Se desarrolló en fincas de Junín y, principalmente, en el predio del INTA, en Luján de Cuyo. Para capturar los espalderos de vid, se utilizaron cámaras de celulares a una distancia aproximada de 1 metro y se realizaron capturas con un dron. Las imágenes obtenidas fueron etiquetadas con el software LabelImg que permite indicar con un rectángulo y un nombre a cada objeto que se desea que los algoritmos de machine learning identifiquen.

Como algoritmo se utilizó la arquitectura YOLOv3, incluido dentro de la biblioteca de Python Image al que se integra con TensorFlow y se ejecuta en aceleradoras Graphics Processing Units (GPU). Para el análisis de imágenes se recurrió a la infraestructura de hardware disponible en el Cluster Toko de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales  de la UNCUYO.

El equipo de investigación está integrado por el profesor del ITU e investigador del CONICET, Emmanuel Millán (director); el profesor de Ciencias Agrarias, Marcos Montoya; el ingeniero de Know-Center GmbH (Austria), Lucas Iácono; el CEO de la empresa Agropraxes SRL, Federico Framarini y la Licenciada en Ciencias Básicas, Tatiana Parlanti.

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