En el marco del Congreso Aapresid "C: elemento de vida", se abrió un espacio para discutir cómo la tecnología está revolucionando la manera en que se detectan y manejan las malezas en la agricultura. En el panel "De la naturaleza a los algoritmos: detectando malezas con machine learning", los especialistas Guy Coleman de la Universidad de Sydney y Marcos Mammarella de DeepAgro, junto con el moderador Agustín Bilbao de Aapresid, exploraron las últimas tendencias en el manejo de malezas mediante tecnologías de Machine Learning.
La Evolución del Enfoque:
El enfoque en el manejo de malezas ha evolucionado significativamente a lo largo de las décadas. Inicialmente, las máquinas se programaban para reconocer malezas basadas en reglas predefinidas, principalmente relacionadas con el color. Sin embargo, Guy Coleman resaltó que ahora se ha producido un cambio radical. En lugar de proporcionar algoritmos con reglas específicas, se utilizan grandes conjuntos de imágenes, en las cuales las malezas son marcadas manualmente. Luego, a través de técnicas de "Aprendizaje Profundo", los algoritmos analizan los datos en capas para identificar patrones que permiten predecir qué plantas son malezas, incluso en ubicaciones desafiantes dentro del cultivo.
La Magia del Aprendizaje Profundo:
La aplicabilidad de esta tecnología no es mágica, sino que se basa en el entrenamiento intensivo del algoritmo. Para lograr resultados precisos, se requieren miles de imágenes que abarquen la variada gama de malezas en diferentes etapas de crecimiento en una región. La recolección de datos regionalizados es esencial para este proceso.
Beneficios en Argentina:
En el contexto de Argentina, Marcos Mammarella destacó la relevancia de estas soluciones de control selectivo. Según informes de la Red de Manejo de Plagas de AAPRESID (REM), aproximadamente el 30% del territorio se ve afectado por malezas. Ante este panorama, las herramientas de control selectivo impulsadas por algoritmos se presentan como una estrategia crucial. Además de la eficiencia en el uso de herbicidas, esta tecnología brinda beneficios que incluyen menor fitotoxicidad, ahorro de agua, mayor autonomía y contribución a la sostenibilidad del sistema.
El Camino hacia el Futuro:
Los ponentes enfatizaron que las posibilidades futuras son enormes. Guy Coleman señaló que el próximo desafío es el control diferencial de malezas, que involucra la identificación y el tamaño de cada planta invasora, adaptado al contexto del cultivo. Para lograrlo, será necesario emplear un enfoque multimodal con una gran cantidad de información, como historial del terreno, biomasa del cultivo e impacto en el rendimiento.
En resumen, la aplicación de Machine Learning y Algoritmos de Aprendizaje Profundo está revolucionando la detección y el control de malezas en la agricultura. Esta tecnología promete aumentar la eficiencia en el manejo de cultivos, minimizar el uso de herbicidas y contribuir a la sustentabilidad del sistema agrícola. Además, abre la puerta a un futuro donde la precisión y el enfoque diferencial serán fundamentales en el manejo de malezas.
