Creado por Lourdes Mederos, gerente de relaciones públicas en español para el Departamento de Comunicaciones de UF/IFAS.

Científicos de University of Florida están poniendo en marcha un nuevo proyecto de investigación, financiado mediante subvenciones, que utiliza inteligencia artificial y tecnología de drones para ayudar a los productores de apio de Florida a detectar enfermedades fúngicas dañinas, días o incluso semanas antes de que aparezcan los síntomas. Este avance podría contribuir a salvar cosechas, reducir costos de producción y disminuir el uso de fungicidas.

Con el apoyo de dos subvenciones, una del programa de innovación de profesorado en inteligencia artificial otorgada por University of Florida Institute of Food and Agricultural Sciences (UF/IFAS) y otra proveniente del programa de Investigación y Educación para la Agricultura Sostenible del Sur, el proyecto se enfoca en la detección temprana de la enfermedad del tizón por Cercospora. Esta enfermedad, de rápida propagación, es capaz de transformar una plantación sana en pérdidas económicas considerables.

El apio es un cultivo de alto valor en Florida durante la temporada de invierno, ya que abastece de productos frescos a los estados del norte y desempeña un papel clave en la economía agrícola del estado.

El momento oportuno, las condiciones climáticas y la salud de las plantas pueden determinar el éxito o el fracaso de una temporada de cultivo, lo que exige a los productores a estar atentos a la enfermedad del tizón, causada por el hongo Cercospora apii, que reduce significativamente la calidad y el rendimiento de los cultivos.

Dirigido por la fitopatóloga Katia Viana Xavier, del Centro de Investigación y Educación de los Everglades de UF/IFAS, el proyecto utilizará drones equipados con tecnología avanzada de captura de imágenes e inteligencia artificial para identificar los primeros signos de enfermedad en los campos de apio, de forma más temprana y precisa que con los métodos de monitoreo tradicionales. Larissa Carvalho Ferreira, investigadora postdoctoral del equipo, implementa el sistema de monitoreo con drones y apoya su integración con herramientas de predicción.

En Florida, el apio se cultiva en aproximadamente 1500 acres cada año dentro del Área Agrícola de los Everglades y la ciudad aledaña de Clewiston, utilizando sistemas de producción tanto convencionales como orgánicos para abastecer a los mercados de todo el país.

Florida ocupa el tercer lugar a nivel nacional en producción comercial de apio, después de California y Michigan, lo que convierte la detección temprana de enfermedades en una prioridad para los productores que abastecen a los mercados de todo el país.

La detección temprana de enfermedades es fundamental en el sur de Florida, donde patologías como la enfermedad del tizón por Cercospora pueden propagarse rápidamente y dejar a los productores con opciones de manejo limitadas. Al identificar los problemas con mayor anticipación, los investigadores explican que los agricultores pueden responder con mayor precisión, reduciendo las pérdidas de cultivos, disminuyendo los costos de producción y minimizando las aplicaciones innecesarias de fungicidas.

“Cuando la enfermedad puede observarse a simple vista, a menudo ya se está propagando”, explicó Xavier. “Este proyecto busca brindar a los productores información más oportuna para que puedan tomar decisiones más inteligentes en el campo”.

En lugar de depender únicamente del monitoreo de campo y de las pruebas de laboratorio, el equipo de UF/IFAS experimentará con drones equipados con cámaras multiespectrales capaces de capturar longitudes de onda de luz invisibles para el ojo humano. Una vez que los modelos de aprendizaje automático hayan sido entrenados para diferenciar entre plantas sanas y enfermas, analizarán las imágenes para detectar señales sutiles de estrés en las plantas de apio, a veces días o incluso semanas antes de que aparezcan los síntomas.

Esta precisión permite a los productores tratar únicamente las áreas afectadas, en lugar de fumigar campos enteros de manera preventiva. De este modo, pueden ahorrar dinero mientras protegen tanto los cultivos como los ecosistemas circundantes en el Área Agrícola de los Everglades.

“Reducir el uso innecesario de fungicidas protege tanto la explotación agrícola como el ecosistema circundante”, mencionó Xavier. “Se trata de una agricultura más inteligente, no solo de más tecnología”.

Si bien el apio es el enfoque principal, el sistema de drones también colaborará con la investigación en otros cultivos, incluida la lechuga y contribuirá al avance de la agricultura de precisión en toda Florida.

Los productores participan directamente en las pruebas del sistema, incluidos experimentos de campo en explotaciones agrícolas a nivel comercial. Los especialistas de Extensión de UF/IFAS organizarán jornadas de campo, talleres y capacitaciones prácticas para garantizar que los productores puedan adoptar la tecnología con confianza.

La primera breve jornada de campo sobre el cultivo de apio se llevará a cabo este 26 de febrero y será organizada por la Extensión de UF/IFAS del Condado de Palm Beach en el Área Agrícola de los Everglades. Durante esta jornada, los investigadores realizarán una demostración de vuelo con drones sobre los campos de apio, mostrando las diferencias en la manifestación de enfermedades en diversas parcelas. Estas parcelas son fundamentales para entrenar el modelo de software, ya que permiten diferenciar entre plantas sanas y enfermas e identificar los indicadores asociados a cada enfermedad.

También se está desarrollando una plataforma web de uso sencillo que permitirá a los productores cargar imágenes de drones y recibir evaluaciones de riesgo de enfermedades en tiempo real, combinadas con datos meteorológicos locales.

“Esta investigación está diseñada para desarrollarse en colaboración con los productores, de manera que funcione en condiciones reales”, finalizó Xavier.

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Traducido al español por Luz Bahder luzdenia@ufl.edu   

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Imagen destacada:  Primer plano de una plantación de apio en crecimiento.  AdobeStock_300451528. Fotografía de beerfan. Fotografía utilizada bajo licencia. 

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