Este modelo de machine learning predice cómo crecerán las plantas

El constante crecimiento de la población mundial obliga a incrementar los recursos dedicados a la producción alimentaria. Y aquí la agricultura cumple un papel fundamental. A lo largo de todo el mundo ha empezado a vigilarse de cerca el crecimiento de los cultivos. La llamada agricultura de precisión busca disminuir los costes al máximo y a la vez obtener el mayor de los rendimientos. Para ello calcula al milímetro la cantidad de herbicida necesaria, el aporte hídrico y el de fertilizantes. No solo eso. También se estiman las necesidades en función de cómo estén las zonas.

Existen algunos modelos empíricos predictivos para estimar cuánto va a crecer un cultivo. Pero la precisión a la hora de conocer cuánto aumentará la biomasa de la planta tiene algunos puntos débiles. En cualquier caso, todos estos conocimientos son difíciles de aplicar en entornos cerrados.

Y una de las grandes esperanzas de la agricultura son los cultivos verticales, verdaderas fábricas destinadas a incrementar la producción. En este caso no existen modelos que puedan predecir cómo crecerán las plantas en el futuro. Aún se disponen de pocos datos sobre este tipo de cultivos y es necesario crear nuevas simulaciones.

De ahí que un equipo de investigadores del Space Center y del Center for Data-Intensive Science and Engineering, ambos centros pertenecientes al Instituto de Ciencia y Tecnología de Skolkovo, en Moscú, han creado un modelo para predecir cómo crecerán las plantas en cultivos interiores.

Para estos los científicos han recopilado datos sobre el crecimiento de las plantas mediante cámaras 3D y 2D. A partir de una gran cantidad de imágenes –se han procesado más de 10.000– los investigadores han medido el incremento en la biomasa y la expansión total de las hojas. Después el modelo creado por los investigadores establecía una relación entre ambos parámetros. De forma que se podía saber cuánto aumentaría la biomasa del vegetal en función de cómo estuviera siendo su expansión.

Aquí es donde entra el machine learning. La predicción corre a cargo de esta tecnología de inteligencia artificial, que es capaz de extrapolar los conocimientos aprendidos a los de un nuevo cultivo. El modelo que han creado los investigadores permitirá optimizar la producción, al conocer con antelación cómo se comportarán las plantas.

Ni que decir tiene, el método empleado por los científicos rusos requiere mucho menos tiempo que los habituales. No se necesitan tomar datos constantemente de diferentes parámetros y realizar cálculos complejos para establecer las correlaciones. Gracias a las cámaras solo se emplean imágenes para hacer la predicción.

Imágenes: blavandmaster

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Ir a la fuente / Author: Pablo G. Bejerano

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