En el mercado argentino se está cumpliendo una de las consignas lanzadas por el especialista internacional en control de malezas Guy Coleman.

“La revolución en la aplicación dirigida en malezas viene de la mano de algoritmos de aprendizaje profundo”, sostiene Coleman.

Efectivamente, los sistemas de pulverización inteligente que están disponibles en el país se expanden cada vez a más cultivos.

También escalan en capacidad para trabajar en distintos escenarios que componen el ciclo agrícola.

Posibilidades

De esta manera, las aplicaciones selectivas cada vez tienen nuevos modos de diferenciar a un cultivo de una maleza.

Por ejemplo, hay un algoritmo de soja, otro para maíz, otro para girasol y así en una lista que incluye al maní y al algodón.

También se suman algoritmos para hacer verde sobre verde, verde sobre marrón y rojo sobre marrón.

Cómo funciona

En los orígenes de la tecnología, para que las máquinas pudieran “ver” las malezas, se le daba al sistema determinadas reglas, principalmente basadas en el color.

De esta manera, se realizaban aplicaciones dirigidas en barbecho.

Ahora no se proporcionan más reglas sino que, al ingresar una gran cantidad de imágenes, y marcar las malezas manualmente en una primera etapa, el algoritmo busca todos los datos de cada capa que componen esa imagen y los analiza.

Por regiones

Mediante el “Aprendizaje Profundo” se establecen los patrones y con ellos se logra “predecir” cuál planta es maleza, incluso en lugares difíciles dentro del cultivo.

Debe tenerse en cuenta que se requieren miles de imágenes para entrenar al algoritmo.

Por lo tanto, la recolección de datos regionalizados que reflejan la gran variedad de malezas presentes en la zona, e inclusive en sus distintos estadíos fenológicos, es una parte fundamental del proceso.