Las plantas, al igual que lo humanos, tienen enfermedades. Si no son detectadas y controladas a tiempo algunas enfermedades pueden destruir cultivos resultando en grandes perdidas económicas e incluso en escasez de alimentos en algunas areas más pobres. En muchos países sobre todo en los países más desarrollados se intenta educar a los agricultores para que puedan diagnosticar algunas enfermedades pero sobre todo tienen a su disposición patólogos que les pueden ayudar en el diagnóstico de enfermedades y su tratamiento. Pero no todo el mundo puede consultar fácilmente a estos expertos. Por eso, la Universidad de las Indias Occidentales en San Agustin (en la República de Trinidad y Tobago) ha publicado a comienzos de este año 2017 su trabajo en el desarrollo de un sistema inteligente de diagnóstico de enfermedades en plantas llamado AgriDiagnose. El trabajo ha sido publicado en la revista Computers and Electronics in Agriculture dentro del proyecto AgriNETT.
AgriDiagnose es una herramienta de diagnóstico web con una aplicación móvil para que puedan utilizarla los agricultores. Los resultados obtenidos con esta herramienta son espectaculares ya que tienen una precisión del 100% entre plantas enfermas y del 95% entre plantas enfermas y sanas.
Video explicativo sobre la herramienta AgriDiagnose (activar subtítulos porque el vídeo está en inglés)
¿Cómo lo han hecho?
Para desarrollar el sistema utilizaron una tecnología para toma de decisiones basada en varios criterios.
Primero necesitaron un "diccionario" donde se recopilara toda la información de las plantas, sus enfermedades y sus características. Para los experimentos se utilizaron cuatro tipos de cultivos (yuca, tomate, cacao y chile picante) y catorce enfermedades con veinte características (como color de las manchas o edad de la planta). Para poder estudiar todas las enfermedades y compararlas se crea un "vocabulario" de características común para todas las enfermedades y plantas sanas. Para cada enfermedad se crea un modelo que contiene este vocabulario con un peso (valor) asignado a cada característica dependiendo de su importancia en esa enfermedad (por ejemplo, 5 puntos en las hojas, 70% de humedad).
Una vez se tienen todos estos datos normalizados (todos en la misma escala), se calcula el "valor de utilidad" de cada enfermedad para indicar en cada paso cual es la enfermedad más probable. Este valor es calculado usando el los valores del diccionario definido y los valores metidos por el agricultor.
Por ejemplo, si el sistema pregunta "¿Qué tipo de daño tiene la hoja?" y "¿De qué color es la mancha?" y el agricultor responde con "caída" y "roja", el sistema calculará el valor de utilidad de cada enfermedad y ordenará las enfermedades en orden de probabilidad, colocando las enfermedades mas probables al principio de la lista. De este modo el sistema seguirá haciendo preguntas al agricultor, como si fuera un experto patólogo, hasta que consiga un diagnóstico más acertado.
Conclusiones
Gracias a este sistema inteligente, los agricultores pueden acceder a un proceso de diagnóstico de sus cultivos como si estuvieran con experto humano. El proceso de diagnóstico procesa la información que los agricultores normalmente darían a un patólogo humano, la procesa y devuelve un diagnóstico en tiempo real. Este sistema puede proporcionar un diagnóstico en etapas tempranas de la enfermedad y así poder curar los cultivos a tiempo, especialmente en zonas donde el acceso a especialistas es muy complicado. Es importante destacar que, en países donde ya hay fitopatólogos, esta aplicación no los sustituirá sino que les puede servir de herramienta complementaria. Los resultados del método utilizado son muy buenos y son extensibles a todo tipo de plantas, aunque hace falta crear un diccionario de plantas, enfermedades y sus características.
El artículo completo se puede leer en este enlace.
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