Las plantas, al igual que lo humanos, tienen enfermedades. Si no son detectadas y controladas a tiempo algunas enfermedades pueden destruir cultivos resultando en grandes perdidas economicas e incluso en escasez de alimentos en algunas areas mas pobres. En muchos paises sobre todo en los paises mas desarrollados se intenta educar a los agricultores para que puedan diagnosticar algunas enfermedades pero sobre todo tienen a su disposicion patologos que les pueden ayudar en el diagnostico de enfermedades y su tratamiento. Pero no todo el mundo puede consultar facilmente a estos expertos. Por eso, la Universidad de las Indias Occidentales en San Agustin (en la Republica de Trinidad y Tobago) ha publicado a comienzos de este año 2017 su trabajo en el desarrollo de un sistema inteligente de diagnostico de enfermedades en plantas llamado AgriDiagnose. El trabajo ha sido publicado en la revista Computers and Electronics in Agriculture dentro del proyecto AgriNETT.
AgriDiagnose es una herramienta de diagnostico web con una aplicacion movil para que puedan utilizarla los agricultores. Los resultados obtenidos con esta herramienta son espectaculares ya que tienen una precision del 100% entre plantas enfermas y del 95% entre plantas enfermas y sanas.
Como lo han hecho?
Para desarrollar el sistema utilizaron una tecnologia para toma de decisiones basada en varios criterios.
Primero necesitaron un diccionario donde se recopilara toda la informacion de las plantas, sus enfermedades y sus caracteristicas. Para los experimentos se utilizaron cuatro tipos de cultivos (yuca, tomate, cacao y chile picante) y catorce enfermedades con veinte caracteristicas (como color de las manchas o edad de la planta). Para poder estudiar todas las enfermedades y compararlas se crea un vocabulario de caracteristicas comun para todas las enfermedades y plantas sanas. Para cada enfermedad se crea un modelo que contiene este vocabulario con un peso (valor) asignado a cada caracteristica dependiendo de su importancia en esa enfermedad (por ejemplo, 5 puntos en las hojas, 70% de humedad).
Una vez se tienen todos estos datos normalizados (todos en la misma escala), se calcula el valor de utilidad de cada enfermedad para indicar en cada paso cual es la enfermedad mas probable. Este valor es calculado usando el los valores del diccionario definido y los valores metidos por el agricultor.
Por ejemplo, si el sistema pregunta Que tipo de daño tiene la hoja? y De que color es la mancha? y el agricultor responde con caida y roja, el sistema calculara el valor de utilidad de cada enfermedad y ordenara las enfermedades en orden de probabilidad, colocando las enfermedades mas probables al principio de la lista. De este modo el sistema seguira haciendo preguntas al agricultor, como si fuera un experto patologo, hasta que consiga un diagnostico mas acertado.
Conclusiones
Gracias a este sistema inteligente, los agricultores pueden acceder a un proceso de diagnostico de sus cultivos como si estuvieran con experto humano. El proceso de diagnostico procesa la informacion que los agricultores normalmente darian a un patologo humano, la procesa y devuelve un diagnostico en tiempo real. Este sistema puede proporcionar un diagnostico en etapas tempranas de la enfermedad y asi poder curar los cultivos a tiempo, especialmente en zonas donde el acceso a especialistas es muy complicado. Es importante destacar que, en paises donde ya hay fitopatologos, esta aplicacion no los sustituira sino que les puede servir de herramienta complementaria. Los resultados del metodo utilizado son muy buenos y son extensibles a todo tipo de plantas, aunque hace falta crear un diccionario de plantas, enfermedades y sus caracteristicas.
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FUENTE: articuloscientificosparanocientificos