El desarrollo de una plataforma basada en inteligencia artificial (IA) tiene como objetivo mejorar la precisión en la identificación de momentos críticos en el crecimiento del cultivo, especialmente en la senescencia foliar, una fase determinante para el llenado de grano y, por ende, para el rendimiento final.
En este contexto, un equipo de investigadores del INTA y el Conicet, en colaboración con la Universidad de Trento (Italia), presentó la primera herramienta de inteligencia artificial capaz de identificar automáticamente los estadios fenológicos del girasol a partir de imágenes tomadas con teléfonos celulares. Esta plataforma, denominada SunPheno, es de acceso libre y gratuito, marcando un avance sin precedentes en la mejora genética y la gestión agronómica de este cultivo. El desarrollo recibió el apoyo del programa AgTech del INTA.
“La senescencia es un proceso complejo, regulado por factores internos y externos que provoca una disminución en la fotosíntesis. Si logramos sincronizar adecuadamente este proceso con los estadios fenológicos, podemos maximizar el rendimiento”, explicó Melanie Corzo, becaria doctoral del Iabimo, Unidad Ejecutora de Doble Dependencia INTA-Conicet.
En este sentido, el equipo creó una base de datos compuesta por 25.000 imágenes obtenidas con teléfonos celulares en el campo. Las fotografías corresponden a dos líneas endocriadas del programa de mejoramiento genético del INTA, las cuales fueron clasificadas manualmente para entrenar “un modelo de machine learning que, en la actualidad, puede distinguir automáticamente entre los estadios vegetativos y reproductivos”.
“Este sistema permite eliminar la subjetividad en la evaluación de la fenología del girasol, un aspecto fundamental tanto para la investigación como para la producción”, detalló Corzo, quien anticipó que el siguiente paso será escalar el modelo para trabajar con imágenes captadas por drones y satélites.
Para Paula Fernández, investigadora y coordinadora de una línea de investigación en genómica y ecofisiología de girasol del Iabimo, Unidad Ejecutora de Doble Dependencia INTA-Conicet, SunPheno también proporciona información clave para entender cuándo se activa la senescencia en distintos genotipos.
Esto permitiría ajustar estrategias de selección genética para conseguir híbridos más eficientes en el uso de recursos. “Inicialmente, se capturan fotos con teléfonos celulares para luego evaluar en condiciones de campo el estado fenológico de estos genotipos de girasol”, indicó.
“El celular se ha convertido en una herramienta de fenotipado masivo: generamos más de 5000 imágenes por campaña y el modelo permite clasificarlas automáticamente”, señaló Fernández.
Agregó: “El desarrollo es de gran relevancia porque es la primera plataforma del cultivo de girasol que permite identificar los estadios de los cultivos, los cuales son clave para determinar los componentes que influyen en su rendimiento”.
Destacaron que el sistema no solo acelera y estandariza la toma de decisiones en el campo, sino que también sienta las bases para una nueva era de agricultura digital en cultivos extensivos como el girasol, donde fenología y productividad están profundamente interrelacionadas.
Por último, indicaron que la plataforma está especialmente destinada a mejoradores, productores y académicos, quienes ya pueden acceder a ella a través de un enlace público. “En su desarrollo, además del equipo argentino, participaron Sofía Bengoa Luoni, investigadora en la Universidad de Wageningen —Países Bajos— y Farid Melgani, de la Universidad de Trento, Italia”, finalizaron.
