Inteligencia Artificial: controles de otro mundo – Revista Chacra

 Las noticias referidas a las malezas nos sobresaltan, y la preocupación es creciente en todo el planeta agrícola. Una investigación realizada en la Universidad de Illinois, Estados Unidos subraya algo que ya sabemos: la gran dependencia de los herbicidas para el control de estos enemigos de la producción ha provocado un alarmante aumento de las malezas resistentes, sobre todo en los Estados Unidos.

No hay dudas. Los herbicidas son la principal herramienta para el control de malezas, pero con ellos solamente no es suficiente. Desde la REM de Aapresid destacan el rol de los sistemas de alerta y los protocolos para la detección temprana de resistencia. Interesa además qué se aplica, cómo se aplica y dentro de qué esquema de uso.

La batalla se libra en todos los frentes. “Estamos llegando un poco a un punto de desesperación“, dice un alto directivo de una famosísima compañía química. “A veces nos parece que nos estamos quedando sin herramientas que funcionen“, advierte como reflejo de que las cosas son aún peores en el primer mundo.

Las mayores empresas químicas del planeta saben que algunas malezas pueden ahora soportar hasta cuatro o cinco productos diferentes, y quieren apurar lo que suele ser un proceso de años para identificar nuevos herbicidas. Acá es donde entra la inteligencia artificial (IA), que está ayudando a acelerar el largo, complicado y costoso proceso de llevar nuevos productos químicos al mercado. Se estima que reducirá el tiempo promedio desde el descubrimiento hasta la comercialización en un tercio y probablemente disminuirá la cantidad de pruebas de laboratorio y de campo en un 30%.

Una de estas multinacionales está utilizando un sistema que ayuda a hacer coincidir la estructura proteica de una maleza con una molécula química que se dirige a esa estructura, al filtrar los datos más rápidamente que cualquier humano. Estas moléculas podrían tener una mayor tasa de éxito durante las pruebas de campo que con la investigación convencional.

Las compañías dicen que una ventaja de las moléculas seleccionadas con IA es que pueden ser examinadas durante el proceso para determinar su toxicidad para los humanos, un punto crítico para los pesticidas. El sistema ayudó a desarrollar un nuevo producto químico que se lanzará al mercado en Brasil en 2028. La compañía que lo ha generado asegura que será el primer herbicida nuevo en más de 30 años.

Artillería cibernética

Los productores necesitarán nuevos enfoques para las estrategias de manejo integrado de malezas. “Las malas hierbas descubren hábitos, pero hasta acá no se percatan de la existencia de diferentes enfoques de sistemas“, dice un directivo de una gran compañía química al hablar en un panel sobre el manejo de malezas resistentes a los herbicidas en la feria Ag in Motion, en Saskatchewan, Canadá.

A su turno, un especialista en ecología de malezas de Agriculture Canada reconoció que el control químico es la columna vertebral de las estrategias de manejo, pero esta columna se está rompiendo. Los agricultores tendrán que adaptarse a esta realidad. “Una cosa es segura: ya nadie se hace ilusiones de que los herbicidas químicos serán la salvación de la agricultura como lo fueron antes”, enfatiza.

El profesional pone la lupa sobre la pulverización. Uno de los problemas es que las malezas que emergen más tarde a menudo se ignoran porque no afectan el rinde, pero producen simiente que vuelve al banco de semillas. Recomendó centrarse en las estrategias culturales para reducir las poblaciones de malezas. “Queremos cerrar rápidamente el canopeo y tener un cultivo muy competitivo. Necesitamos cultivos que les tuerzan el brazo a estos formidables enemigos”. Esas estrategias podrían incluir densidades de siembra más altas, el uso de cultivos de cobertura o la introducción de especies intercaladas.

De avanzada

Los pulverizadores ópticos puntuales son una herramienta muy importante en esta pelea. Las cámaras montadas en el brazo pueden detectar una maleza y rociarla. Esta tecnología también se ha adaptado recientemente para los drones de pulverización.

Una empresa canadiense, Geco Agriculture, ha ido un poco más allá. Su sistema predictivo de control de malezas -relativamente económico-promete identificar la ubicación de las malas hierbas antes de que emerjan. Asegura incluso que predecirá las áreas de malezas resistentes a los herbicidas.

La compañía extrae información del campo (rotaciones de cultivos, registros de pulverización, etc.) de los últimos cinco años y obtiene datos de imágenes de proveedores de satélite. En tiempos recientes, la tecnología LiDAR (detección de luz y radar) y NDVI (índice vegetativo de diferencia normalizada) han explotado en términos de precisión y alcance, y están teniendo un impacto masivo en la agricultura.

“Lo que realmente hacemos es dar un paso atrás e intentar comprender cómo evoluciona dinámicamente la población de malezas a lo largo de varios meses y luego a lo largo de varios años”, afirman sus técnicos. Se pueden obtener entre dos y cuatro imágenes satelitales por semana, dependiendo de la cobertura de nubes. Con los datos de cultivos y pulverizaciones recopilados en el campo, combinados con los datos satelitales, se lleva a cabo un análisis que produce varias herramientas para gestionar la presión de las malas hierbas.

La primera es un historial de cinco años de malezas en el campo. Un análisis producido hoy se remontaría a 2019 e indicaría cómo se veían las áreas de malezas en cada uno de esos años, si están mejorando o empeorando, y los cultivos en los que aparecieron.

La siguiente herramienta es un mapa que muestra áreas de malezas potencialmente resistentes a los herbicidas en el campo. Los productores pueden usar esto como un indicador preliminar del riesgo existente antes de que las malezas alcancen el tamaño en el que los humanos suelen detectarlas.

La tercera herramienta es un modelo de predicción, que estima dónde estarán las malezas en la próxima temporada. No es infalible, pero se han realizado pruebas en una chacra de investigación dirigida por Enterprise Machine Intelligence and Learning Initiative (EMILI), un acelerador de tecnología agrícola con sede en Winnipeg, y sus predicciones están cerca de la realidad.

La herramienta final es un mapa de prescripción. Es solo un archivo que el agricultor normalmente cargará en su pulverizador o aplicador granular. Como sabemos, usará el mapa para dirigir estas acciones hacia los puntos críticos con más malezas, lo que les permitirá acabar con ellas antes de que comience la temporada. La capacidad de pulverizar de manera más eficiente reducirá los costos de los insumos.

Con el tiempo, las “parches madre” de malezas se revelan. “Tienden a ser los peores y a donar semillas de malezas al resto del campo. Por lo tanto, si se logra empezar a eliminarlas, se puede suprimir la aparición de malas hierbas de forma más general. En tanto se vuelva más digerible económicamente para un establecimiento de campo, el agroempresario puede estar dispuesto a incorporarlo al resto de su programa de protección contra las malezas”, concluyen los mentores del sistema.