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Este otoño, el moho blanco y la mancha foliar devastaron las granjas de maní de Georgia, causando una destrucción significativa de los cultivos y una pérdida de ingresos para los agricultores de Georgia. Las plagas y los patógenos han causado devastación y hambruna a lo largo de los siglos y, lamentablemente, todavía es una realidad. Según un estudio realizado en 2015 por la Organización de Agricultura para la Alimentación de las Naciones Unidas, entre 20 y 40 por ciento de los rendimientos de los cultivos se destruyen cada año debido a plagas y enfermedades.
La Cuarta Evaluación Nacional del Clima, publicada el mes pasado, predice que el calentamiento global causará una mayor frecuencia de sequía, menores rendimientos de cultivos y un agotamiento de los recursos de agua superficial y subterránea que disminuye las tierras cultivables, empeorando aún más los efectos de la destrucción de cultivos. El futuro se ve bastante sombrío.
Por suerte, sin embargo, hay algunas formas de contraatacar. Farmwave es una nueva aplicación que incorpora inteligencia artificial para ayudar a los agricultores a detectar patógenos y plagas y recomienda formas de combatirlos y reducir su propagación, lo que ahorra cultivos.
Craig Ganssle, fundador y CEO de Farmwave, tiene experiencia en ingeniería de telecomunicaciones y fue especialista en inteligencia de comunicaciones en el Cuerpo de Marines. Quería crear una forma asequible y eficiente para que los agricultores detecten la destrucción de cultivos y detengan su propagación en una etapa temprana.
En 2013, fue uno de los primeros en adoptar Google Glass, la edición Explorers. Más tarde ese año, asistió a una conferencia de desarrolladores de John Deere en Iowa, donde se enteró de algunas de las deficiencias de la exploración de cultivos. Reuniendo dos y dos, tuvo la idea de usar el reconocimiento de imágenes para identificar patógenos e infestaciones de plagas.
En 2015, fundó InteliSCOUT, que se convirtió en Farmwave, A.I. empaquetado en una aplicación asequible y fácil de usar. Básicamente, un agricultor toma una fotografía de un cultivo y Farmwave explicará qué es el cultivo, si hay patógenos o plagas presentes, si es así cuál es la gravedad, y luego sugerencias sobre cómo contener y manejar la situación si es necesario.
Por ejemplo, levante una mazorca de maíz: Farmwave le dirá que es maíz, que tiene tizón de la hoja de maíz y que el tizón de la hoja es 40 por ciento severo. En una entrevista con Popular Mechanics, Ganssle explicó cómo los agricultores pueden salvar sus cultivos al detectar daños con Farmwave en lugar de confiar en el método de detección tradicional de contratar a un explorador de cultivos o agrónomo:
Un agricultor sale al campo y si encuentra un problema y no está seguro de qué es, se pondrá en contacto con su agrónomo. Podría tomar tal vez un día más o menos hasta que lleguen a su área. Puede tomar una semana. Si hablas con agrónomos, encontrar personas para hacer su trabajo es mucho y muy poco. La carga de trabajo es alta y no hay mucha gente haciendo ese tipo de profesión hoy. Entonces, en una semana, esa enfermedad podría propagarse de seis acres a 60 acres y está perdiendo el rendimiento de la cosecha. El reconocimiento de imágenes y una solución como Farmwave le dan una respuesta con alta precisión en segundos.
Cuando los patógenos y las plagas se atrapan rápidamente, la destrucción puede reducirse significativamente. Y luego, la cantidad de herbicidas y fungicidas que se deben rociar es mucho menos precisa, lo que beneficia los rendimientos de los cultivos y el medio ambiente en general. Farmwave registra y guarda la ubicación asignada de la destrucción, de modo que los usuarios tienen un registro para rastrear qué fue lo que salió mal y dónde planificarlo en el futuro. Los usuarios pueden compartir sus informes con notas para ayudar a otros agricultores.
Farmwave reclama una precisión del 90 por ciento en la identificación de patógenos y plagas, lo que parece casi increíblemente alto para el software de reconocimiento de imágenes que tiene que lidiar con tantas variaciones en los cultivos, expresión de patógenos y variaciones en las condiciones ambientales. Gannsle dice que el número solo es posible gracias a la ayuda del programa agrícola de la Universidad de Georgia y otras universidades no investigadas y socios de investigación, que ayudaron a Farmwave a crear una extensa base de datos de imagen de patógenos de cultivos debidamente identificados, que el A.I. Detrás de la aplicación puede utilizar como base para un mayor aprendizaje. Otras aplicaciones de la competencia, que son similares a las de Farmwave conceptualmente, a menudo se basan en imágenes de colaboración colectiva y son mucho más susceptibles a los sesgos y errores humanos. En lo que respecta a las aplicaciones con imágenes de colaboración colectiva, Gannsle dice:
Lo que significa es que permiten a los usuarios tomar una foto y, si el sistema no sabe qué es, le dirán al usuario: "Bueno, si sabe qué es o si lo descubre, háganoslo saber".
El problema con eso es que terminas con demasiados sesgos en tu inteligencia artificial con falsos positivos y falsos negativos y puede sesgar tus algoritmos, por lo tanto, tirar todo para sesgar tus resultados en el futuro.
Tenemos la única biblioteca conocida de imágenes adecuadamente curadas, catalogadas y validadas por expertos en la materia de nivel de doctorado en patología de plantas y entomología que hemos analizado literalmente cada imagen que ha entrado en nuestra biblioteca, por eso nos ha llevado años para hacer.
Steve Hyland
Farmwave es actualmente gratuito en la versión beta pública y puede descargar la aplicación en IOS o Android. Se lanzará un modelo de suscriptor de autoservicio a fines del primer trimestre de 2019, a tiempo para la siembra de primavera, y estará disponible para los usuarios por una tarifa mensual nominal. En este momento, puede acceder a una lista actualizada de los cultivos y enfermedades que Farmwave cubre en su sitio web de Crop Leader Board.
Farmwave es una empresa bastante pequeña, pero las aplicaciones del producto son muy amplias. En agosto pasado, Ganssle se reunió con el Secretario General y el Ministerio de Agricultura en Iraq para difundir Farmwave a los agricultores iraquíes. Anteriormente, se había reunido con el presidente Macron en Francia por el mismo motivo. Los agricultores de Líbano, Jordania y Brasil también se han interesado en la aplicación.
Fuera de cualquier A.I. La aplicación agrícola en la actualidad, Farmwave tiene la más alta precisión para diagnosticar plagas y patógenos en los cultivos, y mientras la compañía continúa trabajando con universidades y socios de investigación, se agregarán continuamente imágenes.
Desde que Farmwave fue construido usando un algoritmo de aprendizaje automático, C.O.R.E. (Cloud Optimized Recognition Engine), una vez que se validen las nuevas imágenes, la precisión continuará mejorando. AI. Ya no es una tecnología alta y amorfa que existe en un espacio digital y que se elimina de las personas normales. La cosecha de cultivos y la producción de alimentos afectan a todos. Y con un poco de suerte, las aplicaciones como Farmwave pueden ayudar a garantizar que tengamos suficiente para todos.
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