La lucha contra la oruga del cartucho (Spodoptera frugiperda), una de las plagas más dañinas para el maíz, acaba de sumar un aliado inesperado: la inteligencia artificial. Investigadores de Embrapa Instrumentación (Brasil) desarrollaron un método capaz de identificar la presencia de la plaga en hojas y mazorcas mediante sensores de imagen y algoritmos de aprendizaje automático.

La novedad radica en que este sistema reduce la dependencia de la observación humana, un procedimiento tradicional que suele ser subjetivo y requiere gran experiencia. En cambio, el algoritmo analiza imágenes digitales y reconoce patrones que permiten clasificar la oruga en distintas etapas de crecimiento, facilitando una detección más temprana y precisa.

El maíz, uno de los cereales más importantes del mundo, enfrenta pérdidas de hasta 70 % de la producción cuando la plaga no se controla de manera adecuada. La oruga ataca tanto en fase vegetativa como reproductiva, y además puede afectar otros cultivos estratégicos como la soja y el algodón, lo que convierte a esta innovación en una herramienta de amplio alcance.

Cómo funciona el sistema

El método combina procesamiento digital de imágenes, estadística multivariada, visión por computadora y aprendizaje profundo. A partir de más de 2.000 imágenes analizadas, los investigadores entrenaron un modelo basado en redes neuronales convolucionales (CNN), especializado en clasificar datos visuales.

El proceso se desarrolla en varias etapas: primero se adquieren y preprocesan las imágenes para eliminar ruido y ajustar colores; luego se segmenta el insecto del fondo; más tarde se extraen características relacionadas con su forma, color y textura; y finalmente se clasifican las distintas fases de desarrollo de la oruga.

El programa, desarrollado en Python, no requiere equipos costosos. Basta con una cámara simple acoplada a un tractor, cosechadora o incluso un dron, capaz de registrar imágenes en buena resolución mientras se realizan labores agrícolas. Esto abre la posibilidad de integrar el sistema directamente en implementos agrícolas o UAVs para un monitoreo en tiempo real, sin interrumpir el trabajo en campo.

Los ensayos demostraron que el algoritmo logra un alto nivel de precisión, superando los métodos convencionales. Además, se comparó con clasificadores como máquinas de soporte vectorial (SVM), lo que confirmó la solidez del enfoque basado en aprendizaje profundo.

Los investigadores destacan que, además de la exactitud, el sistema mostró un buen desempeño en términos de tiempo de procesamiento y uso de hardware, lo que lo hace viable para aplicaciones prácticas en el sector agrícola.

El impacto potencial es significativo: con una identificación más rápida y confiable de la oruga, los productores pueden optimizar el uso de insecticidas, reducir costos y minimizar impactos ambientales. También se genera una base de datos valiosa para mejorar programas de manejo integrado de plagas y fortalecer la toma de decisiones agronómicas.

Mirando hacia adelante, Embrapa planea incorporar nuevas tecnologías, como cámaras multiespectrales y técnicas de inteligencia artificial sin supervisión, que permitan ampliar el rango de detección a otras plagas relevantes. La meta es crear un ecosistema digital de monitoreo que transforme la forma en que se gestionan los riesgos fitosanitarios en la agricultura.

En un contexto donde los desafíos productivos y ambientales son cada vez mayores, la aplicación de inteligencia artificial al control de plagas no solo promete proteger al maíz, sino también marcar un cambio de paradigma en la agricultura moderna.