Por la limitada capacidad del ojo humano para observar los fenómenos de la naturaleza, históricamente el hombre ha recurrido a herramientas más sensibles a la luz, entre ellas las imágenes hiperespectrales, una técnica que aunque se usa para monitorear desde el espacio la Tierra y otros planetas, también se puede usar en contextos mucho más cercanos –por ejemplo agricultura o investigación biológica–, como ya lo hace la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Palmira.
En Colombia, el Centro Internacional de Agricultura Tropical
(CIAT) está implementando esta tecnología –que funciona mediante sistemas de
imágenes con cámaras especializadas–, impulsada entre otros por el ingeniero
agrónomo Diego Felipe Conejo Rodríguez, candidato a Doctor en Ciencias Agrarias
de la UNAL Sede Palmira.
En el mundo de la botánica cada planta tiene su propia
“firma”, una característica única que refleja su identidad, similar a la huella
dactilar en los seres humanos. Para este caso, las firmas hiperespectrales se
basan en la reflectancia (cantidad de luz que un cuerpo refleja después de
absorber parte de la energía que recibe) emitida por cada planta en un rango
específico de longitud de onda.
Las firmas hiperespectrales –que representan la “huella
digital” de cada planta– revolucionarán la agricultura en Colombia, gracias al
desarrollo de una innovadora tecnología que utiliza inteligencia artificial
regenerativa para clasificar especies vegetales y animales con 96 % de
precisión, y que promete mejorar el análisis de cultivos en tiempo real,
reduciendo costos y maximizando eficiencia.
Esta tecnología opera en un rango extendido de 350 a 2.500
nanómetros, superando de forma significativa a los métodos tradicionales, que
generalmente alcanzan niveles más limitados –entre 400 y 700 nanómetros,
restringidos al espectro visible–, lo que representa un avance científico, ya
que permite analizar características invisibles al ojo humano como la
concentración de nutrientes o moléculas específicas, preservando las muestras
sin afectar la planta mientras identifica cultivos y evalúa su composición física
y química con una precisión sin precedentes.
Inteligencia artificial y big data, la
alianza perfecta
Para interpretar las firmas hiperespectrales, el
investigador Conejo emplea modelos de inteligencia artificial (IA)
regenerativa, la cual aprende continuamente a medida que se introducen nuevos
datos, a diferencia de la IA convencional, que solo recibe cierta cantidad de
datos fijos para predecir. Esto es clave en un país megadiverso como Colombia,
en donde constantemente se descubren nuevas especies y variedades.
“Sin IA sería muy complejo clasificar las especies con esta
tecnología, debido a la cantidad de información; por ejemplo, de 80 especies
que evaluamos en Amazonas y el Pacífico tenemos un registro de más de 5
millones de datos, lo que implica tener big data y computación
a la mano para poder generar la clasificación”, indica el científico.
Así, los modelos de IA regenerativa seleccionaron las 30
variables más relevantes de entre miles de plantas analizadas en las dos
regiones colombianas seleccionadas, lo que permitió clasificar las especies de
manera eficiente para el Banco de Germoplasma que resguarda el CIAT con el
propósito de garantizar los alimentos en el futuro de la humanidad.
Estas firmas tienen aplicaciones que van más allá de la
clasificación de especies; por ejemplo, pueden identificar compuestos químicos
en plantas medicinales, optimizar el manejo de cultivos y monitorear su
desarrollo fenológico (reacción de organismos vivos a los cambios climáticos y
estacionales del entorno) sin necesidad de destruir muestras. “Es como tener un
laboratorio portátil que trabaja en tiempo real”, destacó el experto Conejo.
Los retos
Uno de ellos es el elevado costo de los equipos, lo que
limita su acceso a centros de investigación y productores pequeños. Otro
desafío es la formación de capital humano. “En Colombia aún hay pocos
ingenieros agrónomos y biólogos capacitados para utilizar estas herramientas,
por lo que es esencial reducir los costos de los sensores y fomentar su uso
masivo para democratizarlas”, advierte el investigador.
Esta tecnología permite no solo identificar especies
vegetales y animales, sino también predecir aquellas que aún no se conocen, lo
que contribuye con la preservación y el uso sostenible de la biodiversidad.
“Hoy también lo están haciendo con la mosca soldado negra, que es una especie
de mucho interés para la valorización de residuos orgánicos”, concluye el
investigador.
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