Una foto nunca pudo significar tanto como ahora para los productores de la Zona Media ya que ésta puede ser la forma de identificar si su huerta se encuentra sana o si sus naranjas tienen una plaga que le afectará con pérdidas económicas del 85.72%.
El Huanglongbing, HLB por sus siglas, o también conocido como el dragón amarillo, es una de las plagas que afecta a varios cítricos, además de ser el principal dolor de cabeza de la industria naranjera al producir un sabor agrio, cáscara más gruesa, incrementa los niveles de acidez, asimétrica, de color más claro, con una inversión del color y además son incluso 10 milímetros más chica de lo normal.
Esta enfermedad está presente en varias partes del mundo, siendo Florida una de las regiones con mayor problema a nivel mundial, y ahora también se encuentra en esta lista Rioverde y Ciudad Fernández de la Zona Media de San Luis Potosí.
Mientras la inteligencia artificial está ganando terreno en cada una de las actividades cotidianas de las personas, el grupo de investigación encabezado por el Dr. Miguel Ghebré Ramírez Elías de la Facultad de Ciencias de la Universidad Autónoma de San Luis Potosí se encuentra aplicando diversas técnicas de inteligencia artificial para poder emplearlas en la detección de esta plaga.
“El estándar de oro para identificar la plaga es mediante pruebas PCR como las que nos hacían durante la pandemia del COVID-19” indicó el investigador nivel II del Sistema Nacional de Investigadores e Investigadoras, “pero cuando lo aplicas en estas plagas tiene varios problemas desde el punto de vista práctico” expresó.
Y es que mientras en la pandemia eran pruebas en donde la persona acudía y tenía el resultado por la tarde, en el caso de plantas deben de enviarse las muestras a un laboratorio especializado bajo ciertos protocolos evitando que se dañen, siendo algo que para los productores llega a ser lento para poder tomar decisiones.
“Las pruebas PCR son muy caras, lo cual es un serio gasto para los productores al momento de realizar las pruebas de cada uno de los naranjos que son sospechosos de la enfermedad” indicó Ramírez Elías, “además, tienen el problema de dar varios falsos negativos, es decir, que indican que las muestras no tienen HLB cuando en realidad sí lo tienen, lo cual da problemas a los productores al momento de poder decidir si se debe de cortar y quemar todos los naranjos afectados o si se le sigue apostando a dejar que crezca un naranjo que no solo va a darle pérdidas económicas cuando de frutos, sino que también tiene el riesgo de que contagie a otros”.
Junto al grupo de investigación, formado por varios doctores, trabajan en emplear algoritmos que originalmente están entrenados para clasificar más de un millón de imágenes en mil categorías diferentes, para que aprenda a realizar la clasificación de árboles afectados por HLB de aquellos que son sanos. Para esto, se tuvieron como base los síntomas que aparecen en las hojas de los árboles y que a simple vista no son tan fáciles de detectar.
“El primer paso en este proyecto fue el poder obtener una base de datos en donde, para cada categoría se cuente con al menos 250 imágenes de hojas de diversos árboles para entrenar la red” indicó el doctor Carlos Galván, quien es uno de los principales involucrados en el proyecto.
“Esta base de datos por sí misma es un avance importante a nivel mundial, ya que con apoyo de productores y del Comité Estatal de Sanidad Vegetal de San Luis Potosí, se adquirieron las muestras en la zona de Rioverde y Ciudad Fernández de la Zona Media de San Luis Potosí” expresó el doctor quien realiza una estancia posdoctoral en la institución. “Nuestro enfoque siempre ha sido el democratizar el acceso a esta información, por lo cual logramos hacer que esté disponible de manera gratuita para todos los interesados, así que el aprendizaje generado en la Zona Media estará impactando a trabajos que se realizarán en todo el mundo en esta área” mencionó.
Con esta base de datos lograron generar un algoritmo que generó un porcentaje de exactitud de 96.82% de efectividad para lograr clasificarlas en cada una de las categorías, esto se encuentra en evaluación de una revista científica en donde esperan tener retroalimentación para la publicación del artículo a nivel internacional y que pueda ser usado en diferentes partes del mundo. De acuerdo con los investigadores, este resultado permitirá que los productores sean capaces de sacar las fotografías que crean necesarias a los naranjos en sus huertas, permitiendo realizar una prueba rápida que les permita contar con una certidumbre de aquellos que estén enfermos y tengan que cortar o aquellos en los cuales se pueda tratar de una forma diferente.
“Los teléfonos con cámara fotográfica actualmente están al alcance de un amplio porcentaje de la población, y será mucho más económico sacar una fotografía de aquellos naranjos en los que se tenga alguna sospecha, que estar realizando pruebas PCR a cada uno de ellos” expresó el Dr. Ramírez Elías, “ya que nos aprueben el artículo científico con el algoritmo, estaríamos en trabajos para realizar una aplicación para el celular que permita hacer mucho más fácil la implementación para los agricultores en sus huertas y tengan la respuesta en segundos, pero que esto no solamente sea usado en la Zona Media, sino que podría ser empleado en todo el mundo” finalizó.
Estos resultados que se generan en tierras potosinas, con productores de naranja potosinos y científicos de la misma entidad estarían impactando a todo el mundo, y es algo que en México podría ser de gran relevancia, ya que el país es el cuarto productor de naranjas en el mundo.
De acuerdo con el Anuario Estadístico de la Producción Agrícola, la industria naranjera representa 1.143 billones de dólares, por lo que esta investigación muestra la repercusión no solo en la mejora de la productividad y sostenibilidad en la agricultura al aprovechar el potencial de la inteligencia artificial, sino también impactando en la economía tanto de la región como del país.
