La inteligencia artificial (IA) ofrece una nueva forma de rastrear los insectos polinizadores esenciales para la agricultura.
por Malika Nisal Ratnayake, Adrian Dyer y Alan Dorin
En un nuevo estudio , instalamos cámaras digitales en miniatura y computadoras dentro de un invernadero en una granja de fresas en Victoria, Australia, para rastrear abejas y otros insectos mientras volaban de planta en planta polinizando las flores.
Usando un software de inteligencia artificial personalizado, analizamos imágenes de video de varios días de nuestro sistema para crear una imagen del comportamiento de la polinización en un área amplia.
De la misma manera que monitorear las carreteras puede ayudar a que el tráfico fluya sin problemas, nuestro sistema promete hacer que la polinización sea más eficiente. Esto permitirá un mejor uso de los recursos y una mayor producción de alimentos.
Un nuevo par de ojos
Con una población humana en crecimiento y recursos naturales limitados, la producción de alimentos debe ser más eficiente y sostenible . La agricultura de precisión impulsada por nuevas tecnologías, como la IA, puede ayudar a asegurar la producción de alimentos en el futuro.
La polinización eficiente es crucial para producir frutas, verduras, legumbres y nueces saludables .
La polinización óptima requiere el número justo de visitas de insectos polinizadores a las flores. Muy pocas o demasiadas visitas, o visitas de insectos polinizadores ineficaces , pueden disminuir la calidad de los alimentos que produce una planta con flores.
Las técnicas típicas para monitorear la polinización de insectos utilizan la observación visual directa o trampas en bandeja , que requieren mucho trabajo y toman muchos días.
Además, sin una gran cantidad de observadores capacitados, es imposible recopilar datos simultáneos en fincas grandes. Sin embargo, tales datos son necesarios para proporcionar evidencia crítica del alcance de la polinización de cultivos, antes de que se cierre la ventana de polinización de una temporada.
Sin embargo, con nuestro sistema digital, el administrador de una granja podría obtener datos sobre los niveles de polinización de cultivos el mismo día.
Cómo el análisis detallado del movimiento de insectos polinizadores permite una mejor producción de alimentos
Nuestro sistema de monitoreo de polinización se instaló en la granja Sunny Ridge en un invernadero de fresas abierto a los insectos. El conjunto de cámaras monitoreó la actividad de los insectos entre las fresas, registrando abejas, moscas flotantes, polillas, mariposas y algunas avispas.
Gestión de grandes datos (insectos) con software avanzado
El volumen de datos que recopila nuestro sistema requiere un software personalizado para rastrear de manera confiable los insectos individuales que vuelan entre el follaje complejo.
Un problema clave que supera nuestro software es identificar los movimientos de insectos dentro de una secuencia de video, de modo que un insecto individual en un solo camino no se cuente accidentalmente varias veces. Esto permite una evaluación precisa del número de insectos en una región durante un día, un análisis de su tipo (por ejemplo, especie) y el seguimiento de sus visitas a las flores.
Nuestro software personalizado utiliza un modelo de detección híbrido para detectar y rastrear insectos y flores en videos. Este modelo combina las capacidades de detección de objetos basadas en IA del aprendizaje profundo utilizando una red neuronal convolucional , junto con algoritmos de detección de primer plano separados para identificar las posiciones precisas de los insectos y las flores que visitan en los videos grabados.
El software incluye características para hacer que el procesamiento de datos sea más eficiente y ahorrar energía en la computadora .
Las rutas de insectos que produce nuestro software se calculan mediante un método llamado algoritmo húngaro . Esto examina las posiciones de los insectos en cada cuadro de video en una secuencia y permite la identificación de una coincidencia entre las ubicaciones de los insectos en una secuencia de cuadros de video.
Al registrar y visualizar estos caminos, obtenemos una comprensión del comportamiento de los insectos y la eficiencia de la polinización en un invernadero.
Las fresas producen fruta de calidad después de un mínimo de cuatro visitas de insectos a una flor individual . Demasiadas visitas pueden dañar las flores y reducir la calidad de la fruta.
¿Qué insectos impulsan la polinización?
Las visitas de flores de abejas se registraron con más frecuencia en el área monitoreada que las visitas de otros insectos. Nuestro análisis mostró que el 68 % de las flores registradas recibieron el número mínimo de cuatro visitas de insectos requeridas para una fertilización completa durante el período de monitoreo.
Si bien las abejas contribuyeron más a la polinización, las visitas de otros insectos a menudo dieron como resultado que las flores individuales alcanzaran el umbral deseado de cuatro visitas, lo que podría mejorar el rendimiento del cultivo .
Al detectar la cantidad, los tipos y el momento de los insectos necesarios para una polinización óptima, nuestro sistema de monitoreo brinda a los agricultores la evidencia que necesitan para informar la toma de decisiones.
Por ejemplo, saber hasta qué punto se ha polinizado un cultivo permite a los productores modificar la ubicación y el número de colmenas para aumentar los déficits de polinización.
Los agricultores también pueden abrir o cerrar las paredes laterales del invernadero para alentar o desalentar las visitas de insectos desde direcciones particulares. Pueden decidir agregar flores atrayentes para atraer a los insectos a explorar regiones de cultivo que no han sido visitadas adecuadamente.
Estas intervenciones simples pueden garantizar una mayor tasa de éxito de la polinización y un mayor rendimiento de fruta de calidad comercial. El manejo inteligente de insectos como este promete ayudar a satisfacer la necesidad de alimentar a una población en crecimiento con productos saludables.
Este artículo se vuelve a publicar de The Conversation bajo una licencia Creative Commons. Lea el artículo original .
