Científico argentino creó un robot con inteligencia artificial para detectar plagas

La inteligencia artificial aplicada al agro argentino dio un paso importante con el desarrollo de un robot diseñado por un científico del CONICET que permite identificar plagas y enfermedades en cultivos arbóreos en tiempo real.

El sistema fue creado por Pedro Bocca, especialista del Instituto de Automática (INAUT-CONICET) de la Universidad Nacional de San Juan, y ya cuenta con patente. Su principal ventaja es que detecta el problema en menos de diez segundos y aplica únicamente la cantidad necesaria de pesticida.

Cómo funciona el robot con inteligencia artificial creado en Argentina

El dispositivo combina visión artificial, redes neuronales y automatización mecánica para analizar el estado sanitario de cada árbol.

En la parte frontal del robot se ubica una cámara que toma imágenes de hojas y ramas. Luego, la inteligencia artificial procesa esa información para determinar si la planta:

• Está sana
• Tiene una enfermedad
• Presenta signos de plaga
• No puede clasificarse correctamente

Una vez realizado el diagnóstico, un brazo robótico ubicado en la parte trasera aplica el pesticida con precisión en la zona afectada.

Detecta enfermedades en segundos y con 90% de precisión

Según explicó el propio Bocca, el sistema fue desarrollado durante seis años de trabajo y alcanzó una precisión cercana al 90%.

Esto representa una mejora significativa frente a los métodos tradicionales, donde muchas veces se fumiga todo el cultivo sin distinguir ejemplares sanos de enfermos.

El robot puede decidir si la aplicación debe hacerse en:

• Parte superior del árbol
• Zona media
• Parte inferior

Eso reduce costos, desperdicio de producto y exposición ambiental.

Por qué este desarrollo es clave para el agro

La innovación llega en un contexto global preocupante. Según estimaciones de la FAO, alrededor del 40% de la producción agrícola mundial se pierde cada año por plagas y enfermedades.

En ese escenario, tecnologías como esta permiten:

• Detectar problemas más rápido
• Actuar antes de que se expandan
• Usar menos agroquímicos
• Mejorar rendimiento productivo
• Reducir pérdidas económicas

De los olivares a otros cultivos

El sistema fue pensado inicialmente para trabajar en olivos, una producción clave en provincias como San Juan, Mendoza, La Rioja y Catamarca.

Sin embargo, el investigador aclaró que la tecnología puede adaptarse a cualquier cultivo arbóreo, como:

• Cítricos
• Manzanos
• Perales
• Nogales
• Viñedos con ajustes específicos

Cómo entrenaron la inteligencia artificial

Para enseñar al sistema, Bocca armó una base de datos real tomada en campo abierto, algo poco frecuente en este tipo de desarrollos.

Reunió aproximadamente:

• 120 fotografías manuales
• 40 hojas por imagen
• Cerca de 4.000 muestras analizadas

Eso permitió entrenar redes neuronales con imágenes reales, no de laboratorio, donde la iluminación, el ángulo o el estado de la hoja cambian constantemente.