Cómo la IA puede ayudar a detectar plagas de forma temprana y reducir el uso de pesticidas en los campos de algodón

La agricultura de precisión utiliza herramientas y tecnologías como GPS y sensores para monitorear, medir y responder a los cambios en un campo agrícola en tiempo real. Esto incluye el uso de tecnologías de inteligencia artificial (IA) para tareas como ayudar a los agricultores a aplicar pesticidas solo donde y cuando son necesarios.

Sin embargo, la agricultura de precisión no se ha implementado ampliamente en muchas zonas rurales de Estados Unidos.

Estudiamos comunidades inteligentes, ciencias de la salud ambiental, políticas sanitarias y salud comunitaria, y participamos en un proyecto de investigación sobre IA y el uso de pesticidas en una comunidad agrícola rural de Georgia.

Nuestro equipo, liderado por la Universidad del Sur de Georgia y la Ciudad de Millen, con el apoyo de la Extensión Cooperativa de la Universidad de Georgia, escuelas secundarias locales y la empresa de tecnología agrícola FarmSense, está probando sensores impulsados ​​por IA para ayudar a los agricultores de algodón a optimizar el uso de pesticidas. Georgia es uno de los principales estados productores de algodón de estadounidense; el algodón contribuyó con casi 1,000 millones de dólares a la economía estatal en 2024. Sin embargo, solo 13% de los agricultores de Georgia utilizan prácticas de agricultura de precisión.

Colaboración público-privada-académica

La innovación impulsa el crecimiento económico, pero el acceso a ella a menudo se limita a las grandes ciudades. Las comunidades más pequeñas y rurales suelen quedar excluidas, al carecer de la financiación, las alianzas y los recursos técnicos que impulsan el progreso en otros lugares.

Al mismo tiempo, 75% del impacto económico proyectado de la IA generativa se concentra en las operaciones con clientes, el marketing, la ingeniería de software y la investigación y el desarrollo, según un informe de McKinsey de 2023. En cambio, las aplicaciones de la IA que mejoran la infraestructura, los sistemas alimentarios, la seguridad y la salud siguen sin explorarse.

Sin embargo, las comunidades más pequeñas y rurales tienen un gran potencial: albergan instituciones clave como pequeñas empresas, grupos cívicos y escuelas con un profundo compromiso con sus comunidades. Y ese potencial podría aprovecharse para desarrollar aplicaciones de IA que trasciendan los ámbitos corporativos tradicionales.

La Alianza para la Innovación, una coalición de personas y organizaciones del mundo académico, el gobierno y la industria, ayuda a cerrar esa brecha. Desde su lanzamiento hace casi cinco años, la Alianza para la Innovación ha apoyado 220 proyectos en Georgia, Carolina del Sur, Kentucky, Tennessee, Virginia, Texas y Alabama, colaborando con más de 300 comunidades para afrontar desafíos que van desde la pobreza energética hasta la seguridad de los ríos.

Un programa de Alianza para la Innovación proporciona financiación inicial y apoyo técnico a equipos de investigación comunitarios. Este apoyo facilita la resolución de problemas locales, lo que fortalece tanto las becas de investigación como los resultados comunitarios. Recientemente, el programa se ha centrado en el papel de la inteligencia artificial cívica: IA que apoya a las comunidades y los gobiernos locales. Nuestro proyecto sobre el uso de pesticidas en campos de algodón forma parte de este programa.

Plagas y pesticidas del algodón

Nuestro proyecto en el condado de Jenkins, Georgia, está probando ese potencial. El condado de Jenkins, con una población de aproximadamente 8700 habitantes, se encuentra entre los 25 principales condados productores de algodón del estado. En 2024, se sembraron aproximadamente 1.1 millones de acres de tierra en Georgia con algodón, y según el censo de perfiles agrícolas de los condados de 2022, el condado de Jenkins ocupó el puesto 173 entre los 765 condados productores de algodón en Estados Unidos.

El estado se beneficia de suelos fértiles, un clima subtropical a templado y abundantes recursos naturales, todo lo cual sustenta una próspera industria agrícola. Pero estas mismas condiciones también fomentan plagas y enfermedades.

Los agricultores del condado de Jenkins, al igual que muchos otros, se enfrentan a numerosas infestaciones de insectos, como chinches hediondas, gusanos del algodón, gusanos del maíz, chinches de las plantas deslustradas y pulgones. Los agricultores hacen un uso intensivo de pesticidas. Sin datos precisos sobre los insectos, terminan usando más pesticidas de los que probablemente necesitan, poniendo en riesgo la salud de los residentes y aumentando los costos.

Si bien existen algunas herramientas para el manejo integrado de plagas, como la aplicación Georgia Cotton Insect Advisor, no se han adoptado ampliamente y se limitan a ciertos insectos. Otros métodos, como la exploración manual tradicional y el uso de trampas adhesivas, requieren mucho trabajo y tiempo, especialmente en el clima caluroso del verano.

Nuestro equipo de investigación se propuso combinar métodos de detección temprana de plagas basados ​​en IA con las prácticas existentes de manejo integrado de plagas y la aplicación Insect Advisor. El objetivo era mejorar significativamente la detección de plagas, disminuir los niveles de exposición a pesticidas y reducir el uso de insecticidas en las plantaciones de algodón del condado de Jenkins. El trabajo compara diferentes métodos de monitoreo de insectos y evalúa los niveles de pesticidas tanto en los campos como en las zonas semiurbanas cercanas.

Seleccionamos ocho grandes campos de algodón operados por agricultores locales en Millen, cuatro sitios activos y cuatro de control, para recolectar muestras ambientales antes de que los agricultores comenzaran a sembrar algodón y aplicar pesticidas.

El equipo contó con el apoyo de un nuevo sistema de monitoreo de insectos basado en IA, llamado FlightSensor de FarmSense. El sistema utiliza un algoritmo de aprendizaje automático entrenado para reconocer los aleteos únicos de cada especie de insecto plaga. La trampa especializada está equipada con sensores ópticos infrarrojos que proyectan un haz de luz infrarroja invisible, llamado cortina de luz, a través de la entrada de un túnel triangular. Un sensor monitorea la cortina de luz y utiliza el algoritmo de aprendizaje automático para identificar cada especie de plaga a medida que los insectos entran en la trampa.

FlightSensor proporciona información sobre la prevalencia de los insectos objetivo, ofreciendo a los agricultores una alternativa a la tradicional exploración manual de insectos. Esta información les permite ajustar la frecuencia de pulverización de pesticidas según sus necesidades.

Lo que hemos aprendido

Hasta ahora, hemos aprendido tres cosas:

1. Potencial predictivo para el control de plagas: las herramientas de IA pueden ayudar a los agricultores a identificar con precisión dónde es probable que se produzcan brotes de plagas, antes de que ocurran. Esto significa que pueden tratar solo las áreas que lo necesitan, ahorrando tiempo, mano de obra y costos de pesticidas. Se trata de una transición de la pulverización generalizada a la agricultura de precisión, una habilidad que los agricultores pueden utilizar temporada tras temporada.

2. Mayor capacidad de decisión para los agricultores: los resultados preliminares indican que los sensores propuestos pueden monitorear eficazmente las poblaciones de insectos específicas de las plantaciones de algodón. Incluso después de que los sensores desaparezcan, los agricultores que los utilizaron mejoran su capacidad para detectar plagas. Esto se debe a que los paneles de IA y las aplicaciones móviles les ayudan a ver cómo crecen las poblaciones de plagas con el tiempo y responden a las diferentes condiciones del campo. Los investigadores también pueden acceder a estos datos de forma remota a través de plataformas de monitoreo satelital en sus computadoras, lo que mejora aún más la colaboración y el aprendizaje.

3. Desarrollo de talento local en tecnología agrícola: capacitar a estudiantes y agricultores en la detección de plagas mediante IA va más allá de proteger los cultivos de algodón. Se trata de fomentar la alfabetización digital, abrir puertas a carreras en agrotecnología y preparar a las comunidades para la innovación futura. Estas mismas herramientas podrían ayudar a los gobiernos locales a controlar mosquitos y garrapatas, e impulsar más innovaciones en agrotecnología.

Plan para la innovación rural

Mediante el uso de IA para detectar plagas de forma temprana y reducir el uso de pesticidas, el proyecto busca reducir los residuos nocivos en el suelo y el aire locales, a la vez que promueve una agricultura más sostenible. Este proyecto piloto podría ser un modelo para el uso general de la IA en las comunidades rurales para impulsar la agricultura, reducir los riesgos para la salud pública y desarrollar la experiencia local.

Igualmente importante, este trabajo fomenta más aplicaciones cívicas de IA, basadas en necesidades reales de la comunidad, que otros pueden adoptar y adaptar en otros lugares. La IA y la innovación no necesitan ser urbanas o corporativas para tener un impacto significativo, ni se necesitan títulos tecnológicos avanzados para ser innovadoras. Con las alianzas adecuadas, los pueblos pequeños también pueden aprovechar las innovaciones para el crecimiento económico y comunitario.

Debra Lam es directora fundadora de la Alianza para la Innovación Inclusiva y del Instituto de Innovación Empresarial del Instituto Tecnológico de Georgia. Atin Adhikari es profesor de bioestadística, epidemiología y ciencias de la salud ambiental en la Universidad del Sur de Georgia. James E. Thomas es profesor titular de políticas sanitarias y salud comunitaria en la Universidad del Sur de Georgia.

Este artículo se reproduce de The Conversation bajo una licencia Creative Commons. Lee el original.