Se está desarrollando una solución económica para el control de plagas del olivo
Un grupo de investigadores en España está desarrollando una herramienta de inteligencia artificial para ayudar a los agricultores a controlar las plagas de forma sostenible y asequible, y a tomar medidas contra las infestaciones.
Se ha creado un nuevo consorcio español para desarrollar un sistema automatizado, fácil de usar, fiable y de bajo coste destinado a la detección e identificación de plagas en los olivares.
Con el apoyo de las administraciones regionales, nacionales y europeas, el Grupo Operativo oliVAr pretende crear este sistema combinando el hardware existente con los últimos avances en visión artificial y modelización de datos.
El consorcio está formado por la Universidad Loyola Andalucía, la Fundación Ayesa, Opracol Sevilla y Cooperativas Agroalimentarias de Andalucía, que suman más de 11 000 millones de euros en facturación anual.
Véase también: Investigadores desarrollan un algoritmo para predecir el potencial de cosecha a partir de datos climáticosEl consorcio tiene como objetivo desarrollar una plataforma integrada para localizar la presencia, los movimientos y el número de plagas a través de una red de nodos remotos desplegados por todo el olivar, incluyendo sensores de temperatura, humedad, sensores de infrarrojos y del espectro visible, todos conectados de forma inalámbrica.
El sistema detectará cuatro de las plagas más graves del olivo: la mosca del olivo, la polilla del olivo, el psílido del olivo y la polilla del jazmín.
«La salud de los olivares y sus productos es actualmente un elemento fundamental en el ámbito de la producción agrícola; las plagas y enfermedades que los afectan pueden causar graves pérdidas de producción y, por lo tanto, reducir la competitividad del sector olivarero», afirmó el consorcio en un comunicado de prensa.
Los datos sobre la actividad y la amenaza de las plagas se almacenarán en las bases de datos de la plataforma. Esta información estará disponible en tiempo real a través de la interfaz gráfica de usuario (incluidas las interfaces móviles) y servirá de base para las funciones analíticas del software.
Estas funciones incluyen la creación de una curva de vuelo para cada insecto objetivo y el umbral económico en el que se sitúa el punto de control.
El umbral económico indica el momento oportuno para decidir y aplicar medidas preventivas con el fin de evitar una reducción del valor de la cosecha superior al coste del tratamiento de control, lo que se traduce en un perjuicio económico: el umbral de daño económico.
El umbral económico y el nivel de daño son fundamentales para el programa de Manejo Integrado de Plagas (MIP), en el que se basa el sistema oliVAr.
El MIP se desarrolló durante las décadas posteriores a la Segunda Guerra Mundial en respuesta al uso cada vez mayor de plaguicidas, lo que provocó crisis en el control de plagas debido a la creciente resistencia a los pesticidas y a la evidencia y concienciación cada vez mayores sobre los impactos negativos en la salud humana y el medio ambiente del uso intensivo de pesticidas.
El consorcio señaló que, aunque el sistema se diseñará para combatir plagas actualmente prominentes, como la polilla del olivo y la mosca del olivo, la tecnología podría ampliarse para monitorizar otros organismos en el futuro, especialmente especies invasoras o exóticas.
Esto se considera cada vez más probable debido al cambio climático y a la naturaleza globalizada de la agricultura y el comercio modernos. Por ejemple, la chinche marrón marmolada se ha detectado ahora en olivares de Italia y Grecia tras más de una década causando daños economicos significativos a diversos cultivos en Norteamérica.
El proyecto oliVAr, financiado a través del Fondo Europeo Agrícola de Desarrollo Rural (FEADER) y cofinanciado por la Consejería de Agricultura, Pesca, Agua y Desarrollo Rural de la Junta de Andalucía, es uno de los varios proyectos destinados a mejorar la sostenibilidad y la viabilidad de la producción agroalimentaria europea mediante la innovación en soluciones tecnológicas.