DeepAgro: software argentino contra el abuso de los agroquímicos

Jóvenes argentinos desarrollan un software que reconoce malezas y aplica los herbicidas en forma inteligente y sustentable

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De todos los problemas con los que lidiaba su padre en la producción agropecuaria, uno preocupaba especialmente a Juan Manuel Baruffaldi: el uso indiscriminado de agroquímicos y herbicidas. Entendía que eran necesarios para el control de las malezas, pero le frustraba la forma en que se aplicaba. ¿Por qué esparcir químicos en todo el lote si los problemas se concentran en sectores particulares, en promedio un 30% del total?, se preguntaba.

Para colmo, sabía que al tirarlo en todo el terreno y generalizado a todas las malezas, estas se adaptaban con el tiempo y se volvían cada vez más resistentes. Consecuentemente, se requerían agroquímicos cada vez más concentrados y más contaminantes. Su padre, productor rural de Casilda, Santa Fe, compartía esa frustración —no solo por el impacto ambiental, también por los costos—, pero al igual que los demás productores no tenía una respuesta. Software. 

Más de 20 años después, Baruffaldi encontró una solución y la plasmó en DeepAgro, el emprendimiento que creó en 2017 junto a un equipo de jóvenes. “Desarrollamos un sistema inteligente de detección de malezas para realizar una aplicación selectiva de herbicidas en cualquier etapa del crecimiento del cultivo de soja. Permite ahorrar hasta un 70% en agroquímicos dependiendo de la cantidad de malezas en el lote”, explica Iván Regali, miembro de DeepAgro.  

La aplicación de agroquímicos está en el centro de las preocupaciones los ambientalistas y de los productores conscientes del problema. No es para menos: los agricultores argentinos aplican más del doble de herbicidas por hectárea que los estadounidenses. Esto es así porque el fenómeno sojero se basa en el uso de semillas transgénicas inmunes a los efectos del glifosato, el herbicida más utilizado. Si bien el glifosato no afecta a los alimentos, la inhalación, el rociado cerca de zonas urbanas y la manipulación indebida del mismo traen consecuencias en la salud de la población rural. Pero la mala aplicación no solo afecta a las personas. Investigadores de la Universidad de Texas han demostrado, por ejemplo, una relación directa con la mortandad de las abejas, que cumplen una función clave en la polinización y el ecosistema. Las abejas que visitan flores expuestas al glifosato se vuelven más vulnerables a las infecciones. El desarrollo de DeepAgro busca, justamente, lograr un uso inteligente y sustentable de los agroquímicos. 

A pesar de ser de familia de campo, Baruffaldi no estudió agronomía sino ciencias de la computación. Cuando terminó la carrera, recordó la vieja problemática con los herbicidas y decidió enfocar sus conocimientos para buscar una solución. Desarrolló un software capaz de procesar imágenes y videos de cultivos de soja y malezas para distinguirlas entre sí. Necesitaba crear un dispositivo capaz de utilizarlo. Por eso se incorporaron en 2018 a DeepAgro los primos Iván Regali y Marcos Mammarella, ambos ingenieros en electrónica. Su misión era diseñar un prototipo que integrara el software de Baruffaldi y lo usara para tomar decisiones en el campo durante la aplicación de los herbicidas. 

Sin embargo, faltaba algo más: ¿cómo lograr que el software embebido aprenda y tome decisiones inteligentes, acordes a cada nueva planta que observe con la cámara, en vez de hacerlo de una forma preestablecida? Ahí entró en juego la inteligencia artificial, etapa para la cual se sumaron Juan Ignacio Cavalieri y Juan Ignacio Cornet. “La inteligencia artificial trata de asimilar el comportamiento del cerebro humano. Entrenás ese cerebro mostrándole imágenes de planta de soja, de maleza, de suelo, por miles, hasta enseñarle una lógica que pueda entender cada caso particular su contorno, su morfología, y diferencie lo que es una planta de soja de las malezas”, cuenta Regali. 

El resultado es un equipo con software embebido capaz de integrarse a cualquier pulverizadora. Consta de una cámara, una placa y cinco electroválvulas. Tiene capacidad de tomar decisiones y de aprendizaje (un tipo de inteligencia artificial llamado deep learning), lo que le permite reconocer distintas especies de malezas, diferenciarlas y decidir si acciona o no el pico de herbicida que corresponda para hacer la aplicación selectiva y racional del producto. “El software y el hardware pueden vivir por separado, pero la combinación, que es el software embebido, es explosiva”, destaca Regali. 

Perspectivas y diferenciales

Actualmente existen productos importados que permiten la pulverización selectiva, pero con una tecnología más limitada que la de DeepAgro, según Regali: “Trabajan con sensores que detectan el pigmento verde. Solo sirven cuando el cultivo no está emergido, en la etapa de barbecho. Antes de que crezca el cultivo, todo lo verde es maleza, pero cuando crece no podés identificarlo bien porque tanto el cultivo como la maleza son verdes”. DeepAgro no utiliza sensores, sino con cámaras y con inteligencia artificial. “Nuestro análisis no es por los colores, sino morfológico. Nos permite hacer aplicación selectiva en todas las etapas de la campaña. Es una evolución”, cuenta con orgullo. Tiene con qué: en el mercado mundial aún no hay equipos que utilicen esta tecnología. 

Otra ventaja del producto de DeepAgro es que el software se puede actualizar sin renovar el dispositivo. “En otros productos, si el próximo año sale una versión nueva y la querés, tenés que cambiar todo. Nuestro modelo de negocio es vender un hardware a costo más accesible y mantener el cerebro actualizado a través de la licencia. Prevemos en un futuro detectar otros cultivos más allá de soja e incorporarlo en las actualizaciones”, cuenta Regali. El equipo se acopla a cualquier tipo de pulverizadora, de todas las marcas y modelos, señala y aclara que para su utilización no requiere conexión a Internet. 

El equipo está diseñado para los cultivos argentinos, lo que es una ventaja, según Regali, ya que son más complejos que los del resto del mundo. Y esto lo vuelve idóneo para todo tipo de suelos y mercados, asegura. Mientras que en otros países los cultivos son muy prolijos, en Argentina suelen tener rastrojos de maíz y trigo, producto de la siembra directa, explica. “Son ambientes de reconocimiento mucho más complejos para la inteligencia artificial del equipo”, precisa, “nuestro cerebro está de base mucho mejor entrenado porque el nivel de reconocimiento es más exigente”. 

Fuente: Vision desarrollista

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