• Dr. Ludger Wess

"Hola Simone, tu planta necesita potasio."

Innovación Casi un tercio de las cosechas anuales en nuestro planeta son víctimas de enfermedades y plagas de las plantas. Las consecuencias son fatales: hambruna, agricultores empobrecidos por un lado, expansión de las áreas cultivadas y mayor uso de pesticidas por el otro. Simone y Robert Strey quieren cambiar eso.

"En realidad, no elegimos esta idea de negocio. Nos encontró mucho antes". En 2014, Simone y Robert Strey están llevando a cabo un proyecto de investigación para la Universidad de Hannover en Brasil. "Queríamos saber cómo cambia el contenido de carbono del suelo según el uso. Pero cada vez que tomábamos las medidas, los agricultores nos mostraban plantas enfermas y nos pedían ayuda: ¿Qué es eso? "¿Qué podemos hacer al respecto?

Los agricultores estaban en su mayoría indefensos contra las enfermedades de las plantas. "Allí no hay organismos fitosanitarios a los que acudir", dice Simone Strey. "Estás por tu cuenta." Pero aunque los dos Streys han estudiado botánica y ciencias del suelo, tampoco conocen todas las enfermedades y síntomas de deficiencia. Para poder ayudar, a menudo tenían que pasar mucho tiempo investigando en Internet.

Sin embargo, Robert Strey está familiarizado con la programación y los algoritmos inteligentes. Es consciente de que la búsqueda de imágenes similares y la subsiguiente identificación de los daños en la planta pueden automatizarse. "Sabía que sólo necesitaríamos muchos datos para eso, fotos de plantas enfermas. El software podría entonces aprender a reconocer el patrón y hacer sugerencias apropiadas para lidiar con el problema".

De vuelta en Alemania a finales de 2014, los dos fundaron su empresa PEAT y se trasladaron a un laboratorio de bodega en la Universidad de Hannover. TURBA significa Tecnologías Ambientales y Agrícolas Progresivas. La financiación inicial procede del Programa Exist, un programa de promoción del Ministerio Federal de Economía y Energía.

Un año después, el primer prototipo del software está listo. "Se llamaba Garden Bench porque estaba dirigido a los jardineros", dice Simone Strey. Es sólo un primer intento de recoger datos e imágenes sin inteligencia artificial ni reconocimiento automático de imágenes. "Sin embargo, el éxito fue sorprendente. Nos enviaron miles de fotos. Hemos recopilado y analizado todos estos conjuntos de datos, así como los resultados de los experimentos, por ejemplo sobre la deficiencia de nutrientes".

Ahora la computadora tiene trabajo. "Cada infestación crea un patrón óptico. Nuestro software, hoy llamado Plantix, ha aprendido a distinguirlos. Ahora es capaz de detectar más de 120 tipos diferentes de daños en las plantas. Son daños causados por alimentos, microorganismos y virus o por síntomas de deficiencia. Y con cada foto enviada, nuestro software aprende".

Cada día se añaden unas 1000 fotos de todo el mundo. "El usuario sólo toma una foto de su propio daño, el resto lo hace la aplicación de fondo. Al final, el software identifica la enfermedad, su causa y sugiere métodos para combatirla". Entre ellas se incluyen las técnicas de la agricultura convencional, así como los métodos de la agricultura ecológica.

El trabajo más importante de los fundadores es asegurar la calidad de los datos de entrada. "Simone Strey explica:"Sólo si el ordenador tiene una referencia puede comprobar sus resultados y así ser mejor y mejor."

El software funciona ahora como una red neuronal y utiliza las últimas técnicas de cálculo paralelo, aprendizaje profundo y análisis soportados por las GPU, y reconocimiento de imágenes para analizar las fotos entrantes y entrenar la red inteligente y vincular la información entre sí: inteligencia artificial al más alto nivel. Se requiere la intervención humana cuando el software no puede determinar nada inequívoco.

"Ya estamos trabajando en la siguiente etapa", explica el empresario. "Nuestra inteligencia artificial debe ser capaz de sugerir patrones característicos tales como manchas en la fruta o decoloraciones similares a mosaicos en las hojas, incluso si la planta o la enfermedad no pueden ser determinadas con precisión.

Actualmente Plantix se ofrece en diferentes variaciones. Se adaptan a las necesidades de zonas geográficas específicas. Se desarrolló una versión para Brasil, otra para Túnez y otra para la India, grandes mercados en los que se dan las enfermedades típicas de las plantas del continente respectivo y en los que el equipo conoce bien el lugar.

Se están preparando otras aplicaciones locales y globales.

Al proponer soluciones, Plantix se adhiere a los respectivos métodos aprobados de agricultura convencional y orgánica. "Somos agnósticos y nunca propondremos un pesticida de una compañía en particular", dice Strey. Destaca que Plantix contribuye de manera importante a la reducción del uso de plaguicidas. "Los agricultores saben ahora por sí mismos lo que les falta a sus plantas y ya no tienen que depender de lo que les dicen los comerciantes locales y los representantes de las empresas de protección de cultivos.

En la India, por ejemplo, los comerciantes a menudo venden mezclas indefinibles, "en el mejor de los casos de agua y gasolina o petróleo". Gracias a la turba, los agricultores son ahora más inteligentes, capaces de aplicar medidas de protección de forma selectiva y ahorrar dinero en el proceso.

Sólo en la India, más de 30000 agricultores son usuarios regulares del software.

Con este enfoque, la turba es uno de los pioneros de la llamada agricultura de precisión. Se ha fijado el objetivo de utilizar los nutrientes, el agua y los plaguicidas de forma selectiva. Sólo se utilizan cuando es realmente necesario, y sólo en la cantidad que realmente se necesita. Esto ahorra recursos valiosos y también es más saludable para el consumidor.

Numerosos fabricantes de maquinaria agrícola están desarrollando actualmente sensores y aplicaciones Big Data para determinar y evaluar de forma automática y continua la información sobre el contenido de nutrientes y la humedad del suelo, el microclima, la densidad de crecimiento o la infestación de malezas. A su vez, estos datos podrían integrarse en el software PEAT para desarrollar soluciones aún más inteligentes para combatir los daños en las plantas.

Pero incluso esto es sólo el comienzo de una gran idea. "Las fotos también nos dan coordenadas GPS. Por lo tanto, podemos insertar geoinformación en el software y cartografiar la distribución espacial de las enfermedades.

Esto también es de gran interés para muchas empresas y autoridades. Porque ayuda a identificar amenazas emergentes para que pueda tomar medidas de protección tempranas".

El objetivo a largo plazo: un sistema mundial de alerta temprana para las enfermedades de las plantas que podría ayudar a reducir las pérdidas de cosechas y las hambrunas y desarrollar remedios oportunos.

Lo que una innovación de este tipo podría lograr quedó claro el año pasado. A principios de 2016, por ejemplo, el llamado gusano del ejército de otoño -la oruga de una mariposa búho- fue detectado por primera vez en Nigeria. La plaga probablemente fue introducida desde América del Sur, donde ataca principalmente los cultivos de maíz. Ese mismo año, ya había causado enormes daños a 5.000 kilómetros al sur. La oruga glotona infesta no sólo el maíz, sino también el maní, el mijo, las patatas y la soja.

El amargo resultado: África está amenazada por el hambre. Los expertos temen ahora que la plaga también se extienda hacia el norte a la región del Mediterráneo europeo. Un sistema de alerta temprana que funcionara podría haber evitado esto.

En la actualidad, los cítricos, el café, los plátanos y el trigo también están en peligro en todo el mundo. Están amenazados por virus y hongos. El transporte mundial de personas, alimentos y plántulas promueve su propagación, al igual que los veranos más cálidos y los inviernos más suaves.

Pero incluso aparte de estos desastres, las malas cosechas locales causan hambre y desnutrición. Los expertos estiman que la desnutrición crónica sigue causando más muertes cada año que las dramáticas crisis que la convierten en noticia.

Por lo tanto, en muchas regiones del mundo, el PEAT podría proporcionar una ayuda al desarrollo eficaz como sistema de alerta temprana. "No deben olvidar que en África, Asia y América del Sur los agricultores están en gran medida solos cuando se trata de la protección de los cultivos. Las recomendaciones generales existentes para fertilizantes y pesticidas son a menudo inutilizables, cuestan mucho dinero y, en última instancia, dañan el suelo y, por tanto, el medio ambiente", explica Simone Strey.

Al identificar los canales de distribución, en el futuro será posible hacer pronósticos de malas cosechas, instalar sistemas de alerta temprana y tomar medidas correctivas específicas. "Incluso las compañías de seguros de cosechas están interesadas en los datos. Al vincular esto con otra información, también podemos obtener una visión más profunda de la relación entre los geofactores como la calidad del suelo o el clima y ciertas enfermedades de las plantas. Esto también es de gran interés para la agricultura".

Por lo tanto, la turba beneficia a la agricultura de dos maneras: Primero, ayuda al agricultor individual que ahora sabe lo que amenaza su cosecha y lo que puede hacer al respecto.

Por otra parte, el PEAT utiliza los datos recopilados para ayudar a los gobiernos y autoridades, así como a las empresas e investigadores, a identificar las plagas y a propagarlas a su debido tiempo, así como a poner en marcha medidas para contrarrestarlas. "Para el agricultor o jardinero, ya sea en Europa, EE.UU., India o África, el uso de la aplicación debe ser gratuito. Las empresas que quieran integrar nuestro software en sus productos o utilizar nuestro tesoro de datos tienen que pagar".

Después de todo, el software también puede ser utilizado por grandes empresas, por ejemplo, para la monitorización de invernaderos, para su integración en aviones no tripulados, robots o maquinaria agrícola. "Se les informaría a tiempo si sus plantas fueran deficientes", explica Strey.

Los clientes potenciales no sólo serían los operadores de grandes invernaderos, que aseguran que los tomates y otras verduras frescas estén disponibles durante todo el año en toda Europa y los Estados Unidos. En los Estados Unidos, el equipo aprendió de una introducción a los inversores en Silicon Valley que cada vez hay más usuarios privados que pueden permitirse comprar invernaderos automatizados para sus jardines.

En la primavera de 2017, la compañía concluyó una primera ronda de financiación de un millón de euros con particulares y business angels. "Necesitamos el capital para el desarrollo de la aplicación y la integración de la información meteorológica. También lo gastaremos en gastos de personal y marketing. Tenemos la intención de concluir una nueva ronda de financiación a finales de año. Para esta ronda, queremos empresas de capital de riesgo y algunas personas clave, preferiblemente en países clave como la India".

Simone Strey aún no sabe exactamente qué hacer. Todo parece posible. Si el conjunto de datos es lo suficientemente grande, la empresa podría resultar interesante, por ejemplo, para una adquisición por parte de una de las grandes empresas de ingeniería agrícola que se dedican intensamente al tema de la inteligencia artificial. O una oferta pública inicial. Ese sería el favorito del empresario en este momento. Pero también sabe que no es el momento oportuno. "En primer lugar, queremos crear la base de datos más grande del mundo sobre enfermedades de las plantas." ®

Autor: Dr. Ludger Wess

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