Las ondas cerebrales humanas son capturadas por IA para identificar plantas enfermas

Algunos académicos de la Empresa Brasileña de Investigación Agropecuaria – Embrapa, en sociedad con otros dos tecnología, creó una forma, a través de la inteligencia artificial, de analizar con excelencia los cambios en las plantas.

En el pasado, esto solo era posible si los especialistas realizaban un examen manual. Consulte más información sobre la IA que identifica las plantas enfermas a continuación.

Avances tecnológicos en la agricultura.

La tecnología permite automatizar el etiquetado con anotaciones de datos de clasificación y mediante la identificación de plantas enfermas a través de imágenes. Con esta nueva tecnología, los investigadores esperan agilizar las decisiones que se toman en campo, con el fin de reducir las pérdidas de producción y lograr grandes mejoras en el uso de los recursos naturales.

Los primeros resultados del experimento.

El martes (02/07) se dieron a conocer los resultados de la primera prueba del experimento, realizada con hojas de soja. Según los investigadores, esta tecnología podría aplicarse a otro tipo de producciones.

Este sistema de identificación de plantas enfermas también se puede agregar a la maquinaria agrícola, drones y teléfonos celulares.

Toda la preparación de esta obra comenzó en 2022 y contó con la ayuda de las empresas Macnica DHW, que forma parte de la operación sudamericana del grupo japonés Macnica Inc., e InnerEye, de Israel.

Para las pruebas del experimento, se eligieron dos enfermedades que causan síntomas en las hojas de soja, como la roya asiática y el mildiú polvoroso, prominentes en el sur de Brasil. Con el uso del equipo, pudieron diferenciar las hojas enfermas de las sanas.

La roya asiática de la soja es la más grave de las enfermedades del cultivo y puede provocar pérdidas de hasta un 80% si no se controla. Los costos de atención de esta enfermedad superan los US$ 2 mil millones por cultivo en Brasil, según encuesta del Consorcio Antiferrugem.

Cómo funciona el experimento:

• Las señales neuronales de dos especialistas de Embrapa Soja fueron captadas por un casco con electrodos;
• Ambos evaluaron alrededor de 1.500 imágenes de hojas enfermas y sanas para las pruebas;
• Mediante la captura de ondas cerebrales se identificaron las vivencias, juicios y clasificaciones que estos hacen de las imágenes observadas por los especialistas;
• Los modelos generados a partir de las corrientes eléctricas espontáneas emitidas en el cerebro de los expertos y el software permitieron entrenar el algoritmo de inteligencia artificial estándar para acercarla cada vez más a los criterios utilizados por los especialistas en la identificación visual de enfermedades en plantas;
• Luego de capturar las señales cerebrales que emitían los especialistas al visualizar imágenes de plantas enfermas, el software automatizó el diagnóstico, haciendo el paso más rápido y eficiente;
• Los resultados obtenidos comparando los algoritmos post-entrenamiento indicaron que están prácticamente al mismo nivel de precisión que los expertos.