Desarrollan la aplicación de inteligencia artificial para la detección de malezas resistentes

Investigadores buscan que las aplicaciones son de manera medida y locales

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Desarrollan la aplicación de inteligencia artificial para la detección de malezas resistentes
24deEnerode2022a las10:33

A través de la inteligencia artificial, el proyecto en desarrollo busca la detección de las malezas resistentes. Desde la Universidad Nacional de Quilmes (UNQ), Damián Oliva, docente e investigador en la carrera de Ingeniería de Automatización y Control Industrial (IACI) propone la utilización de cámaras, satélites y drones para localizar las malezas resistentes a herbicidas en el ámbito rural.

El proyecto tiene como desafío ubicar geográficamente las malezas resistentes a herbicidas. Para ello buscan brindar nuevas herramientas para que los pequeños y medianos productores rurales puedan mejorar sus márgenes de productividad.

“Veíamos que la robótica prevé el uso de instrumentos y modelos que están muy presentes en la ciudad, pero no tanto en el campo. En este sentido, nos inspiramos en las estrategias que emplean los animales para el desarrollo de tecnologías visuales”, señaló Oliva a Argentina Investiga. 

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El primer paso del proyecto fue una máquina que se coloca en la parte superior del tractor y realiza un visionado y toma fotografías en aquellos sitios específicos en los que detecta hierbas o yuyos. “En nuestros campos, cuando se aplican fertilizantes y agroquímicos, se hace sin ningún control, de manera desproporcionada. El objetivo es aplicar productos de manera medida y localmente”, manifestó el investigador.

Para sumar más valor, el equipo pensó en sumar información a partir de imágenes satelitales. “La ventaja, en este caso, es que habilita una visión global y se combina con la toma de muestras puntuales en algunas áreas del campo, a través de una app móvil que también desarrollamos”, comentó Oliva. Además, sumarían el monitoreo y procesamiento de imágenes a partir de drones. 

“Desde hace años me interesa el procesamiento visual: primero lo investigué a nivel básico en neuronas de animales simples y luego aplicado a la detección de objetos que colisionan. Muchas veces lo que se le ocurre a un ingeniero luego puede verse en un animal; o al revés, cuando algo se observa en un animal, luego puede ser empleado para resolver un problema de ingeniería”, concluyó.

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