- Doctor X Nabat permet identificar amb una fotografia l’aparició prematura de malalties i plagues en plantes i reduir el malbaratament de les collites
- Disponible per a sistemes Android i ordinadors, l’aplicació ja ha demostrat la seva eficàcia en conreus de tomata, pebrot i cogombre
Lleida, 15 de març de 2022. Doctor X Nabat és el nom de l’aplicació per a detectar prematurament les malalties i plagues als conreus hortícoles que ha estat creada pels membres del grup de Fenòmica Vegetal del centre CERCA Agrotecnio i la Universitat de Barcelona (UB) juntament amb el Centre Internacional d’Agricultura Biosalina (ICBA) de Dubai (Emirats Àrabs Units).
Adreçada als agricultors i tècnics agrícoles, aquesta eina disponible per a mòbils amb sistema Android i ordinadors, utilitza un formulari d’ODK Collect on mitjançant una fotografia aportada per l’usuari fa un escàner de l’afectació de la planta i detalla una resposta eficaç per al seu tractament. L’aplicació s’ha testat als conreus de tomata, pebrot i cogombre d’Egipte, Tunísia i els Emirats Àrabs Units (EAU), i s’està desenvolupant per a altres conreus de zones mediterrànies.
Intel·ligència artificial per millorar el rendiment dels cultius
Segons l’Organització de les Nacions Unides per a l’Alimentació i l’Agricultura (FAO), les pèrdues anuals dels cultius a causa dels estressos biòtics, com les malalties i les plagues, oscil·len entre el 20% i el 40%. A això s’afegeixen els estressos abiòtics que poden patir els conreus, com la sequera, la salinitat o les deficiències nutricionals. Tots aquests danys soscaven els mitjans de vida rurals, les economies nacionals i la seguretat alimentària. Per això, Doctor X Nabat, que és el fruit d’un projecte de recerca conjunt de dos anys de durada, s’ha centrat a facilitar una resposta prematura amb l’objectiu final d’evitar el malbaratament de la collita i reduir les aplicacions intensives de fitosanitaris.
“La intel·ligència artificial ofereix moltes possibilitats a l’agricultura, i una d’elles és la creació d’aplicacions gratuïtes com aquesta que hem posat a disposició dels agricultors per ajudar-los a combatre les seves pèrdues”, explica l’investigador principal del grup de Fenòmica Vegetal i catedràtic del Departament de Biologia Evolutiva, Ecologia i Ciències Ambientals de la UB, Josep Lluís Araus.
La tecnologia del deep learning que fa servir el projecte, ha estat clau per a augmentar la velocitat i l’efectivitat dels mecanismes que configuren l’aplicació. L’investigador del mateix grup d’Agrotecnio i la UB i un dels principals impulsors del projecte, Shawn Carlisle Kefauver, declara que “l’avantatge del deep learning és que ens permet accelerar el funcionament de l’app per tal que l’agricultor que es troba al camp rebi una resposta immediata després de pujar la imatge de la malaltia, només en deu segons”. L’algoritme de Doctor X Nabat (i del seu format web DoctorXUB.com) s’ha desenvolupat a través de més de 25.000 fotografies de diferents plagues, malalties, estressos abiòtics i deficiències nutricionals pujades pel personal investigador del projecte i els seus col·laboradors.
Pel que fa al seu funcionament, aquest es basa en el fet que l’agricultor capta una imatge d’una planta afectada del seu conreu i seguidament, l’aplicació emet un diagnòstic precís que indica amb un percentatge d’èxit quina malaltia o plaga és i com abordar-la. El tractament fitosanitari que s’ofereix com a solució és un dels acceptats pels estàndards de la Unió Europea.
Avui dia, Doctor X Nabat està disponible en anglès i en aquests moments s’està desenvolupant una segona versió que inclogui el francès i l’àrab. L’última versió, ara en fase beta, proporcionarà a més a més una solució per erradicar la plaga amb fertilitzants ecològics. Per a donar-la a conèixer al seu públic i aproximar-la als països en vies de desenvolupament de la zona del Mediterrani, els investigadors i les investigadores d’Agrotecnio, la UB i l’ICBA organitzaran durant l’any 2022 formacions del seu funcionament adreçades als agricultors.
Text: Comunicació Agrotecnio
Imatges: Universitat de Barcelona