Perú: Con celulares detectarán ataque de hongo de la Roya en plantones de café

Cienciactiva - Concytec

Por Claudia Cisneros Méndez
7 de Junio de 2017 a las 09:53
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Perú: Con celulares detectarán ataque de hongo de la Roya en plantones de café
Foto: Internet

  • Usando biotecnología se podrá determinar el grado exacto del ataque para elegir la dosis precisa de tratamiento sin debilitar la planta.
  • Agricultores podrán usar en sus celulares algoritmos de inteligencia artificial y visión computacional para diferenciar rápidamente hojas sanas de infectadas.

El Perú está entre los diez mejores productores y exportadores de café  a nivel mundial según la Organización Internacional del Café (ICO). Cerca de 225,000 familias peruanas viven de este cultivo, según el Ministerio de Agricultura. En el 2013 un hongo conocido como la Roya Amarilla del café (Hemileia vastatrix) devastó el 60 por ciento de los cultivos a nivel nacional. La plaga de la roya no solo afectó la cantidad de producción sino también la calidad del excelente y preciado café peruano en el extranjero.

Un grupo de científicos peruanos trabaja actualmente en una propuesta biotecnológica que permita determinar la severidad de infección de la Roya Amarilla en las hojas del cafeto, a través de un análisis automático de las imágenes de hojas capturadas con cámaras de móviles.

”Para desarrollar el trabajo se seleccionaron muestras de hojas sanas e infectadas, con las que se creó una base de datos y luego un algoritmo de caracterización de los síntomas externos de la roya, para determinar su grado de severidad”, explica el Dr. César Armando Beltrán Castañon, líder del Proyecto científico que ha obtenido un importante financiamiento de s/. 400,000 de Cienciactiva y s/. 95,000.00 de la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP).

El Dr. Beltrán estudió un posgrado en Texas, EEUU, orientado al estudio de técnicas de inteligencia artificial y visión computacional. ”A mi regreso al Perú busqué desarrollar proyectos aplicados a problemas típicos de nuestro país, por eso tomé contacto con los productores de café del Valle de Sandia (CECOVASA), en Puno, conocidos por ser los productores del café Tunky. Allí verifiqué que toda la cadena productiva y de procesamiento se realiza de forma tradicional, teniendo escaso y casi nulo apoyo tecnológico”.

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Hojas de café atacada por el hongo de la Roya Amarilla del café (Hemileia vastatrix). Foto: Internet

El primer piloto de investigación que realizó sobre este tema —mientras trabajaba en la UNSA-Arequipa—fue  un proyecto orientado al análisis físico de los granos de café verde para evaluar su calidad. Luego se instaló en Lima para trabajar en la PUCP, donde formó el Grupo de Investigación de Reconocimiento de Patrones e Inteligencia Artificial Aplicada (http://grpiaa.inf.pucp.edu.pe/) junto con su colega Andrés Melgar, con quien ha desarrollado diversos proyectos. El equipo de investigación es considerado el tercer mejor grupo de la PUCP y reconocido por Cienciactiva como Centro de Investigación y Desarrollo Tecnológico en el área de Ciencias de la Computación.

”Mantuve mis contactos con CECOVASA buscando desarrollar proyectos aplicados. Así es como supe que en el 2013 su producción cafetalera había sido seriamente afectada por el ataque de la Roya Amarilla, reduciéndola al 30% de la producción normal”, cuenta Beltrán Castañón.

También se enteró de que el ataque se había extendido a nivel nacional y que este hongo era un viejo conocido del ámbito cafetalero del mundo.

”El apoyo de SENASA a los agricultores se limitaba otorgar talleres de entrenamiento para que los productores pudieran alertar sobre la presencia del hongo y alimentar así el sistema de información que mantiene esta entidad sobre las plagas nacionales”, comenta el Dr. Beltrán.

También aprendió que para combatir la roya hay determinar primero cuánto fungicida se debe aplicar y durante cuánto tiempo y realizarse un levantamiento de información sobre el nivel de ataque del hongo en un determinado cafetal. El Dr. Beltrán verificó que este procedimiento se realizaba de forma manual, mediante inspección directa por parte de especialistas del SENASA.

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Plantas de café atacadas por la Roya Amarilla. De izquierda a derecha, planta sana a planta completamente infestada. Foto: Internet.

“Propusimos realizar este proceso de forma automática, mediante un procedimiento automatizado, utilizando algoritmos de inteligencia artificial y visión computacional que permitieran diferenciar entre hojas sanas y hojas infectadas con hongos; y entre las hojas infectadas, diferenciar al hongo de la Roya Amarilla; determinar el grado de ataque del hongo dentro de una hoja y realizar todos estos procedimientos mediante un dispositivo móvil”, apunta el Dr. Beltrán.

La roya se presenta especialmente cuando existe variabilidad climática, sobre todo en presencia de alta humedad. Si bien el hongo se conoce desde hace tiempo, se cree que  los cambios climáticos hicieron que se exprese más agresivamente durante los años 2013 y 2014.

”El hongo ataca a las hojas del cafeto, formando manchas amarillas y luego produciendo necrosis en las hojas. Cuando el ataque es muy agresivo, la planta se reseca y se queda sin hojas, solo con tallos. Como toda planta, la fuente de energía la recibe a través de las hojas, pero al verse afectadas no se produce un adecuado proceso de fotosíntesis afectando al fruto (cafeto) y disminuyendo la producción y calidad”, explica el Dr. Beltrán.

La idea de la propuesta es que el agricultor, usando un teléfono móvil, recorra su cafetal y tome imágenes de las hojas de las plantas infectadas y con la aplicación determine el grado de ataque del hongo.  ”La herramienta puede ser muy útil porque además de ayudar a determinar el nivel de ataque del hongo, es un medio para recolectar información en tiempo real sobre las regiones geográficas en las que actúa el hongo. De esta manera pueden proponerse planes de contingencia”, subraya.

¿Pero cómo funciona esta tecnología? ”De manera similar a la de reconocimiento de rostros  —dice—  que consiste en la localización de puntos de interés del rostro: nariz, ojos, boca, etc. Esos puntos constituyen la firma digital que luego es usada por los algoritmos de reconocimiento de rostros. En el caso de la roya, debemos identificar aspectos característicos que la diferencien como color, textura y forma para constituir su firma digital”.

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Selección manual de granos defectuosos en muestras de café. Foto: Cienciactiva.

Todos esos algoritmos son incorporados dentro de un celular mediante una App, o aplicación, que captura las imágenes y las analiza. El celular, en este caso, actúa como una computadora. ”Con este sistema de plataforma de dispositivos móviles en tiempo real, el agricultor tendrá información cuantificable del grado de ataque de la roya y podrá tomar decisiones sobre el tipo y cantidad de fungicida que debe aplicar en forma inmediata. Teniendo el software adecuadamente validado, la APP se puede colocar en las tiendas de aplicaciones para su descarga y que cualquier persona pueda utilizarla pues incluiría un demo de manual de uso”, complementa.

Este proyecto ayudará a mejorar la calidad y cantidad del café, posibilitando que el productor cuente con una herramienta que le permita realizar evaluaciones permanentes y obtener resultados objetivos.

Al término de la investigación se espera contar con un catálogo digital de muestras de hojas de planta de café, de acuerdo a la región de producción y por grado de severidad de la infección; así mismo, una base de datos de firmas digitales constituida por propiedades físicas, textura y color; algoritmos y modelo computacional que determinen el grado de severidad de infección de la Roya Amarilla, así como la herramienta implementada en dispositivos móviles que permitirá realizar el análisis en tiempo real.

”El principal impacto de nuestro proyecto será la mejora productiva del café, permitiendo que se tomen acciones de mitigación contra la enfermedad de forma oportuna. También generará información sobre el nivel de severidad de los ataques y sobre aspectos de fenotipo de los diferentes productores de café. Esto último es muy importante porque en CECOVASA se conoce quiénes son los productores que producen el mejor café, pero no se tienen estudios sobre las características de sus plantíos”, señala el Dr. Beltrán.

Se espera que con este sistema se puedan extraer y registrar las características de las plantas del café para establecer las bases de un estudio completo sobre la relación entre su crecimiento y los factores climáticos. Todo ello redundará en una optimización de los plantones de café y de su producción, en beneficio de los agricultores y las miles de familias peruanas que se dedican a esta actividad.

 

Datos de la Investigación

Investigador principal: Dr. César Armando Beltrán Castañon.

Tipo: Inteligencia Artificial y Visión Computacional.

Financiamiento: s/. 400,000.00 (CIENCIACTIVA); s/. 95,000.00 (PUCP)

Duración: 24 meses (inicio: 27.01.2014).

Localización del proyecto: Lima y Puno.

Coordinador de Monitoreo del proyecto: Sr. Francisco Martell A.

Título del proyecto: “Mejoramiento de la Productividad en el Cultivo del Café”.

Más información en: [email protected]


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