Los docentes e investigadores Néstor Antonio Morales Navarro y Madaín Pérez Patricio, del Tecnológico Nacional de México, Campus Tuxtla Gutiérrez (TecNM/ITTG), realizan un proyecto para calcular la biomasa vegetal y en el que utilizarán inteligencia artificial (IA) para obtener mejores resultados, sin tener que destruir las plantas.
En los últimos años el cambio climático ha generado temperaturas extremas, lo que propicia sequías y provoca estrés en las plantas, generando que no se desarrollen adecuadamente. Una forma de evaluar su desarrollo es mediante la estimación de biomasa.
Los investigadores del Tecnológico trabajan en el proyecto “Estimación no invasiva de Biomasa Vegetal mediante el Fenotipado de la Fragaria basado en la Segmentación Supervoxel, a partir de una nube de puntos 3D”, con el que buscan detectar el crecimiento adecuado de dicha planta (fresa) mediante las características de sus hojas.
Néstor Antonio Morales explicó que utilizan cámaras para tomar fotos a los plantíos de fresa y mediante inteligencia artificial —con deep learning— pueden detectar el crecimiento de las hojas para medirlos.
La medición la hacen en 3D y obtienen sus características; la segmentación Supervoxel va orientada a obtener la medición precisa y muy fina de la hoja de la planta. Con base en eso pueden determinar si la planta tiene características adecuadas o no.
Cabe destacar que de forma tradicional la biomasa se estima mediante la destrucción de la planta, es decir, se arranca una hoja, se mide y con ello se estiman sus nutrientes.
Este proyecto va enfocado a la agricultura de precisión, “nosotros tenemos considerado desarrollar un sistema hidropónico para hacer cultivos en interiores”.
Actualmente los investigadores están en la segunda fase. En la primera obtuvieron las plantas, en la segunda es la toma de fotos y entrenamiento del algoritmo. Están entrando en la tercera fase, que es detectar las hojas de manera automática y la cuarta será la obtención de las métricas de las plantas para la estimación de su biomasa.
