HOSTELVENDING.COM 22/04/2024.- Un estudio reciente ha desarrollado un método revolucionario para monitorear los cultivos de café a gran escala. Utilizando smartphones y la inteligencia artificial, han logrado un alto rendimiento en la detección de cerezas de café, ofreciendo una solución innovadora y rentable para enfrentar los desafíos de la industria cafetalera.
El café es una de las bebidas más consumidas y se produce en más de 70 países tropicales, con la participación de 12 millones de pequeños agricultores a escala mundial. Pero no es oro todo lo que reluce, porque la producción de café se enfrenta al riesgo de una disminución de los rendimientos y la calidad debido a cambios drásticos en la temperatura y las precipitaciones, frecuentes brotes de plagas y enfermedades, precios de venta inestables y elevados costes de los insumos, como fertilizantes y herbicidas.
A ello se suma que, además, se estima que hasta el 50% de la tierra apta para el cultivo del café podría perderse de aquí a 2050 debido al cambio climático. Por lo tanto, es crucial vigilar los cultivos de café a grandes escalas espaciales para hacer frente al cambio climático con fenotipado.
La necesidad de una monitorización eficiente
En medio de estos desafíos, surge la necesidad apremiante de una monitorización más eficiente y precisa de los cultivos de café a gran escala. La capacidad de comprender y responder a los cambios en los rendimientos y la calidad del café es fundamental para la sostenibilidad de la industria y el bienestar de los agricultores. Sin embargo, las técnicas tradicionales de monitoreo pueden resultar costosas, complejas y poco prácticas, especialmente en regiones donde los recursos son limitados.
En respuesta a esta necesidad, un equipo internacional de investigadores liderado por Juan Camilo Rivera Palacio, Christian Bunn, Eric Rahn, Daisy Little-Savage, Paul Schmidt y Masahiro Ryo, ha desarrollado un estudio innovador titulado "Geographic-scale coffee cherry counting with smartphones and deep learning". Este estudio, publicado recientemente, propone una solución revolucionaria para el monitoreo de los cultivos de café a gran escala utilizando tecnología de vanguardia y la participación activa de la comunidad agrícola.
Metodología y resultados
El aprendizaje profundo y la visión por ordenador, mediante teledetección y drones, son dos métodos no destructivos prometedores para la monitorización y el fenotipado de las plantaciones. Sin embargo, sus aplicaciones son inviables para muchos sistemas de cultivo bajo copas de árboles, como los cultivos de café, por lo que es difícil realizar el monitoreo de plantas y fenotipificación a gran escala espacial a un bajo coste. Este estudio pretende desarrollar un método de seguimiento a escala geográfica para el recuento de cerezas de café, apoyado por un enfoque de ciencia ciudadana impulsado por inteligencia artificial (IA).
Así, la metodología del estudio se basó en la combinación de dos herramientas poderosas: smartphones y aprendizaje profundo. Con la ayuda de casi 1.000 pequeños agricultores en Perú y Colombia, se logró recopilar datos cruciales mediante la captura de 8.904 fotografías de 2.968 árboles de café en diferentes regiones cafetaleras. Estos datos fueron luego procesados utilizando el modelo YOLO (You Only Look Once) v8, entrenado específicamente para detectar los frutos de café en las imágenes capturadas.
En concreto, se recopilaron datos vitales a través de una encuesta a 977 agricultores de Colombia y Perú. Estas cifras revelan un panorama detallado de la realidad cafetalera en la región: la mayoría de los agricultores poseen fincas de menos de 2 hectáreas, con porcentajes significativos dedicados a áreas entre 2 y 5 hectáreas. Además, se destaca la ubicación geográfica, con la mayoría de las fincas colombianas ubicadas entre 1.500 y 2.000 metros sobre el nivel del mar, mientras que en Perú, la altitud predominante se sitúa entre 1.000 y 1.500 metros.
La edad de los árboles también juega un papel crucial en el estudio, con la mayoría de los árboles en ambas regiones oscilando entre 3 y 7 años.
El estudio, centrado en la variedad Arábica (Coffea arabica L.), revela la diversidad de variedades cultivadas en la región. En Perú, la variedad Catimor cogollo verde lidera con un 70%, seguida de otras variedades como Catimor cogollo morado, Caturra y Típica. Por otro lado, en Colombia, la mayoría de los agricultores prefieren la variedad Castillo, seguida de cerca por otras variedades como Supremo y Variedad Colombia.
El estudio logró un alto rendimiento (R2 = 0.72) en la detección de cerezas de café, lo que demuestra la eficacia y precisión del método propuesto.
Hasta donde sabemos, este es el primer método basado en IA para contar cerezas de café y tiene el potencial para un monitoreo fenotípico a escala geográfica, multianual y basado en fotografías para cultivos de café en países de bajos ingresos a nivel internacional.
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