IAGRI 4.0

IAGRI 4.0

Proyecto iAgri 4.0, Inteligencia Artificial para detectar con antelación enfermedades y plagas en los cultivos

• iAgri 4.0 diseña un dispositivo que combina análisis de imagen e inteligencia artificial para medir la actividad y salud de los cultivos en sus primeras etapas

• onTech Innovation coordina esta iniciativa, financiada por el Ministerio de Industria, en la que participan Solutia Innovaworld Technologies, Biopharma Research del grupo Econatur y la Universidad de Sevilla

El El proyecto iAgri 4.0 ha desarrollado un dispositivo que facilita la detección de enfermedades y plagas en los cultivos en fase temprana. El proyecto ha contado con la participación Solutia Innovaworld Technologies, Biopharma Research del grupo Econatur y la Universidad de Sevilla. El Clúster onTech Innovation ha sido el encargado de coordinar esta iniciativa financiada por el Ministerio de Industria, Turismo y Comercio, dentro de la última convocatoria de ayudas para Agrupaciones Empresariales Innovadoras (AEIs).

Con esta iniciativa, onTech Innovation consolida su capacidad de impulso de la innovación en Con Andalucía con la puesta en marcha de este nuevo proyecto de iAgri 4.0, al que se suma otros dos más en marcha, que movilizan en su conjunto una inversión de casi 1,4 millones de euros y que están aportando soluciones tecnológicas en materia de ciberseguridad, agricultura y tratamiento de residuos.

Las enfermedades y plagas en los cultivos son algunos de los problemas que más preocupan a los agricultores, dado que gran parte de la producción anual puede perderse debido a ellas. Para mitigar su impacto, es necesario detectarlas en una fase temprana. Este proyecto tiene como objetivo la detección de enfermedades en cultivos a partir de técnicas de análisis de imagen e inteligencia artificial, con la que se pretende también realizar un diagnóstico temprano de las carencias nutricionales de las plantas.

El objetivo principal del dispositivo diseñado por iAgri 4.0 es que sea capaz de detectar la temperatura de las hojas para poder monitorizar así tanto la actividad como la salud de la planta. Para tal fin, se ha equipado con un detector de infrarrojos y una cámara convencional. Además, cuenta con una manta térmica y termopares como elementos para la calibración de la cámara.

Uno de los métodos usados para poder medir la actividad y salud de los cultivos se basa en medir la temperatura de las plantas, la cual está relacionada con cómo está llevando a cabo la transpiración estomática. Las plantas abren sus estomas, realizando intercambios de gases entre hojas y atmósfera como mecanismo de refrigeración y para controlar su temperatura.

Cámara térmica de bajo coste y fácil utilización

En los períodos de estrés hídrico, como en las épocas de sequía, la planta cierra sus estomas para reducir la transpiración y evitar la pérdida de agua. Esto se ve reflejado automáticamente en un aumento de temperatura. Con el fin de poder detectar este efecto y otros similares, se ha desarrollado una cámara térmica de bajo coste y fácil utilización. La ya citada manta térmica de este dispositivo proporciona una temperatura de referencia conocida, ya que está calentada por unos termopares ajustables, para calibrar la cámara.

Inteligencia Artificial para detectar plagas y enfermedades

Por otra parte, se ha desarrollado también un sistema de inteligencia artificial para detectar la presencia de plagas y enfermedades en los cultivos a partir de imágenes tomadas con la cámara de un teléfono móvil. Mediante el entrenamiento con imágenes de cultivos afectados y cultivos sanos, la inteligencia artificial aprende a distinguir unas de otras. Además, se pretende que las herramientas empleadas permitan automatizar e incrementar la frecuencia de realización de los análisis, aumentando así la posibilidad de determinar y predecir la salud de los cultivos y los posibles riesgos bióticos.

Una app para evaluar las imágenes de manera inmediata

Para el desarrollo de este sistema de inteligencia artificial, el proyecto se ha apoyado en la finca experimental de Econatur (La Añoreta) provista de sensórica, tanto atmosférica como edáfica. Estos sensores permiten tomar datos de temperatura, humedad, conductividad, el control del riego aportado al cultivo, entre otros. Esto permite tener un control de los insumos y agua aportados al cultivo, controlando la huella hídrica y evitando el exceso de fertilizantes en el suelo, permitiendo una gestión sostenible del cultivo sin perder rentabilidad.

Este desarrollo analítico está sustentado por dos habilitadores tecnológicos: un vehículo terrestre autónomo y las funcionalidades integradas en la plataforma web y app móvil de iAgri (gestión de imágenes y configuración de rutas de inspección). El vehículo, además de disponer de una IMU para permitir una navegación totalmente autónoma, dispone de dos soportes móviles donde se anclan la cámara visual y la cámara térmica.

A través de la sección de configuración de rutas de inspección, el usuario puede definir la topografía y configuración de la finca a inspeccionar; incluyendo opciones de inspección puntual o periódica. La app se utilizará tanto para descargar la ruta al vehículo, como para recibir las muestras recopiladas. Estos datos estarán disponibles en la plataforma web para que los algoritmos desarrollados puedan detectar y notificar al usuario de forma automatizada cuándo y en qué sectores de la finca se detectó alguna incidencia relativa a plagas o situaciones de estrés hídrico. Alternativamente, el usuario puede directamente tomar imágenes desde su smartphone y evaluarlas in situ mediante la app.

CARACTERÍSTICAS DEL PROYECTO IAGRI 4.0

Título: Análisis agronómico basado en técnicas de visión artificial y distribución térmica para determinar y predecir la calidad del cultivo y la posible aparición de riesgos bióticos

Resumen: Desarrollo de un sistema basado en inteligencia artificial para el diagnóstico de carencias nutricionales, plagas y enfermedades; que permita la toma de decisiones y un manejo sostenible del cultivo

Referencia: AEI-010500-2021-13

Inicio del proyecto: 08/04/2021                 Fin del proyecto: 31/03/2022

Financiación: 317.823 €