- Doctor X Nabat permite identificar con una fotografía la aparición prematura de enfermedades y plagas en plantas y reducir el desperdicio de las cosechas
- Disponible para sistemas Android y ordenadores, la aplicación ya ha demostrado su eficacia en cultivos de tomate, pimiento y pepino
Lleida, 15 de marzo de 2022. Doctor X Nabat es el nombre de la aplicación para detectar prematuramente las enfermedades y plagas en los cultivos hortícolas que ha sido creada por los miembros del grupo de Fenómica Vegetal del centro CERCA Agrotecnio y la Universidad de Barcelona (UB) junto con el Centro Internacional de Agricultura Biosalina (ICBA) de Dubái (Emiratos Árabes Unidos).
Dirigida a los agricultores y técnicos agrícolas, esta herramienta disponible para móviles con sistema Android y ordenadores, utiliza un formulario de ODK Collect donde mediante una fotografía aportada por el usuario realiza un escáner de la afectación de la planta y detalla una respuesta eficaz para su tratamiento. La aplicación se ha probado en los cultivos de tomate, pimiento y pepino de Egipto, Túnez y Emiratos Árabes Unidos (EAU), y se está desarrollando para otros cultivos de zonas mediterráneas.
Inteligencia artificial para mejorar el rendimiento de los cultivos
Según la Organización de Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO), las pérdidas anuales de los cultivos debido a los estreses bióticos, como las enfermedades y las plagas, oscilan entre el 20% y el 40%. A esto se añaden los estreses abióticos que pueden sufrir los cultivos, como la sequía, la salinidad o las deficiencias nutricionales y la seguridad alimentaria. Por eso, Doctor X Nabat, que es el fruto de un proyecto de investigación conjunto de dos años de duración, se ha centrado en facilitar una respuesta prematura con el objetivo final de evitar el desperdicio de la cosecha y reducir las aplicaciones intensivas de fitosanitarios.
“La inteligencia artificial ofrece muchas posibilidades a la agricultura, y una de ellas es la creación de aplicaciones gratuitas como ésta que hemos puesto a disposición de los agricultores para ayudarles a combatir sus pérdidas”, explica el investigador principal del grupo de Fenómica Vegetal y catedrático del Departamento de Biología Evolutiva, Ecología y Ciencias Ambientales de la UB, Josep Lluís Araus.
La tecnología del deep learning que utiliza el proyecto, ha sido clave para aumentar la velocidad y la efectividad de los mecanismos que configuran la aplicación. El investigador del mismo grupo de Agrotecnio y la UB y uno de los principales impulsores del proyecto, Shawn Carlisle Kefauver, declara que “la ventaja del deep learning es que nos permite acelerar el funcionamiento de la app para que el agricultor que se encuentra en el campo reciba una respuesta inmediata después de subir la imagen de la enfermedad, sólo en diez segundos”. El algoritmo de Doctor X Nabat (y de su formato web DoctorXUB.com) se ha desarrollado a través de más de 25.000 fotografías de diferentes plagas, enfermedades, estreses abióticos y deficiencias nutricionales subidas por el personal investigador del proyecto y sus colaboradores.
En cuanto a su funcionamiento, éste se basa en que el agricultor capta una imagen de una planta afectada de su cultivo y seguidamente, la aplicación emite un diagnóstico preciso que indica con un porcentaje de éxito qué enfermedad o plaga es y cómo abordarla. El tratamiento fitosanitario que se ofrece como solución es uno de los aceptados por los estándares de la Unión Europea.
Hoy en día, Doctor X Nabat está disponible en inglés y en estos momentos se está desarrollando una segunda versión que incluya el francés y el árabe. La última versión, ahora en fase beta, proporcionará además una solución para erradicar la plaga con fertilizantes ecológicos. Para darla a conocer a su público y aproximarla a los países en vías de desarrollo de la zona del Mediterráneo, los investigadores y las investigadoras de Agrotecnio, la UB y el ICBA organizarán durante el año 2022 formaciones de su funcionamiento dirigidas a los agricultores.
Texto: Comunicación Agrotecnio
Imagen: prensa Universidad de Barcelona