Un grupo de investigadores de Barcelona, Lleida y Dubai han desarrollado una aplicación móvil bautizadad como Doctor X Nabat que ayuda a detectar prematuramente enfermedades y plagas en cultivos mediante la toma de fotos con el móvil. Este proyecto ha sido desarrollado por miembros del grupo Fenómica Vegetal, perteneciente a la Universitat de Barcelona (UB) y a Agrotecnio (un centro CERCA adscrito a la Universitat de Lleida), junto con el Centro Internacional de Agricultura Biosalina (ICBA) de Dubai (Emiratos Árabes Unidos). La aplicación, está disponible para móviles con sistema Android y ordenadores y está dirigida a agricultores y técnicos agrícolas. Actualmente está disponible en inglés y se está desarrollando una segunda versión que incluye el francés y el árabe.
Los expertos Shawn Carlisle Kefauver y Josep Lluís Araus, del Grupo Fenómica Vegetal de la UB y Agrotecnio. Foto: Universitat de Barcelona.
Para usar Doctor X Nabat, el agricultor captura una imagen de una planta afectada de su cultivo y la aplicación le ofrece un diagnóstico con un porcentaje de probabilidad de qué enfermedad o plaga es y cómo se puede abordar. El tratamiento fitosanitario que se recomienda como solución es uno de los aceptados por los estándares de la Unión Europea. La última versión, ahora en fase beta, proporcionará también un remedio para erradicar plagas con fertilizantes ecológicos. Doctor X Nabat se ha probado con cultivos de tomate, pimiento y pepino de Egipto, Túnez y Emiratos Árabes Unidos y se está desarrollando para otros cultivos de zonas mediterráneas.
«La inteligencia artificial ofrece muchas posibilidades a la agricultura y una de ellas es la creación de aplicaciones gratuitas como esta, que hemos puesto a disposición de los agricultores para ayudarles a combatir sus pérdidas», explica el investigador principal del grupo Fenómica Vegetal, Josep Lluís Araus, catedrático del Departamento de Biología Evolutiva, Ecología y Ciencias Ambientales de la Facultad de Biología de la UB.
La tecnología del deep learning o aprendizaje profundo que utiliza el proyecto ha sido clave para aumentar la velocidad y la eficacia de los mecanismos que configuran la aplicación, explican desde la UB. Tal como explica uno de los principales impulsores del proyecto, Shawn Carlisle Kefauver, miembro de Fenómica Vegetal, «el aprendizaje profundo nos permite acelerar el funcionamiento de la aplicación para que el agricultor que se encuentra en el campo reciba una respuesta inmediata después de subir la imagen de la enfermedad, solo en diez segundos». El algoritmo de Doctor X Nabat —y de su formato web, DoctorXUB.com— se ha desarrollado a partir de más de 25.000 fotografías de distintas plagas, enfermedades, estreses abióticos y deficiencias nutricionales que han sido subidas por el personal investigador del proyecto y sus colaboradores.
