En la provincia de Santa Fe un grupo de científicos del Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia (SINC) se dedican a diseñar modelos que pueden eficientizar procesos agroindustriales a través de la automatización de tareas que actualmente requieren del esfuerzo humano.
Uno de los desarrollos que llevaron a cabo es un modelo que emplea tecnologías de inteligencia artificial para reconocer la presencia de tres enfermedades –macha negra, sarna y cancrosis– en cítricos.
“La clave del éxito de los sistemas neuronales (de inteligencia artificial) es contar con buenos y muchos datos de los problemas que se desean detectar, en este caso enfermedades en cítricos”, explicó Georgina Stegmayer, investigadora del SINC, durante una conferencia ofrecida en el Silicon Valley Forum que se realizó hoy en la ciudad de Rosario y finaliza mañana viernes.
“Logramos una tasa de reconocimiento de las enfermedades muy elevada con aciertos del 80% al 95%”, añadió Georgina, para luego indicar que el desarrollo aún no logró interesados del sector privado para desarrollarlo comercialmente.
Las imágenes y el asesoramiento agronómico necesario para desarrollar el prototipo fue provisto por técnicos del INTA Concordia, quienes tienen una gran base de datos de las tres enfermedades denominadas cuarentenarias que afectan a los cítricos.
El sistema detecta los síntomas de cada enfermedad en el contorno, coloración, profundidad y relieve de los cítricos, entre otros factores, para luego generar una respuesta que se va retroalimentado a medida que acumula pronósticos acertados sobre cada una de las enfermedades.
El SINC –una iniciativa del Conicet junto con la Universidad Nacional del Litoral– cuenta con diez patentes, entre las cuales se incluyen modelos para detectar celo animal y cuantificar en tiempo real la actividad alimenticia en rumiantes.
Las investigaciones del SINC, además de orientarse a proveer soluciones para el sector agropecuario, se dedica a buscar soluciones bioinformática, equipamiento biomédico y sistemas autónomos e interfaces hombre-máquina. Se encuentra situado en la Ciudad Universitaria UNL (ruta nacional Nº 168 kilómetro 472).
