Al principio puede parecer inofensivo o incluso pacífico. Pero el hogweed de Sosnowsky es un demonio disfrazado. Por eso ahora se recurre a los drones para resolver uno de los problemas de detección más complejos que enfrentan los agricultores en Rusia.
De las aproximadamente 70 especies de hogweed gigantes conocidas en el mundo, Sosnowsky es la más extendida en Rusia. También es una de las plantas más peligrosas que encontrarás en el país. Incluso el contacto más leve con su tallo o savia puede provocar quemaduras en la piel de segundo o tercer grado. La maleza invasora es igualmente peligrosa para los cultivos agrícolas y también para el ecosistema local.
Por lo tanto, no es sorprendente que Rusia destine millones de rublos cada año para la eliminación del hogweed. El año pasado, sólo Moscú gastó el equivalente de 4,7 millones de dólares para erradicar los alienígenas tóxicos de las zonas “contaminadas”.
Por qué el hogweed de Sosnowsky es tan difícil de erradicar
Deshacerse del hogweed de Sosnowsky no es tarea fácil. En la etapa de vegetación más crucial, el hogweed es verde y se mezcla con el fondo. En la última etapa de floración, una sola planta puede producir hasta 100.000 semillas por año. Estas semillas pueden ser dispersadas fácilmente por el viento. Esto significa que una sola planta abandonada sin darse cuenta consideraría inútil toda la operación de limpieza.
Los métodos de seguimiento tradicionales tampoco son de mucha ayuda. Como explica Alexander Menshchikov, doctorado en el Instituto de Ciencia y Tecnología de Skolkovo (Skoltech) en Rusia:
Los métodos de vigilancia convencionales no son lo suficientemente eficaces, ya que las observaciones terrestres dependen en gran medida del factor humano, mientras que la teledetección espacial sólo puede detectar grandes matorrales. Las imágenes de satélite no tienen suficiente resolución para distinguir plantas individuales. Además, el seguimiento tradicional depende en gran medida de las condiciones meteorológicas y de los periodos de revisita de los satélites y, por tanto, no puede proporcionar información actualizada.
Ingrese a los drones detectores de malezas impulsados por IA.
Identificación de hogweed en tiempo real con drones
Menshchikov y sus colegas investigadores de Skoltech han creado un nuevo sistema de monitoreo aéreo que realizaría una segmentación de imágenes en tiempo real a bordo de drones para identificar el hogweed en la etapa de vegetación. La solución utiliza drones equipados con sensores multiespectrales y aprovecha las tecnologías de aprendizaje automático para entrenar el hardware a bordo para que reconozca el hogweed de Sosnovsky píxel por píxel.
Los drones impulsados por IA pueden procesar imágenes 4K a una velocidad modesta de solo 0,7 fps, pero incluso eso se traduce en un aumento múltiple en la eficiencia de localización para la detección de malezas. Andrey Somov, profesor asistente de Skoltech y supervisor de proyectos, explica:
Elegimos arquitecturas populares, UNet, SegNet y ResNet, para nuestras redes neuronales y las adaptamos para la computadora de placa única. Instalamos y probamos en vuelo nuestro sistema de monitoreo a bordo del dron, que cubrió un área de hasta 28 hectáreas en 40 minutos, volando a una altitud de 10 metros. ¡Y no se le escapa ni una sola hierba!
Los investigadores están seguros de que su nuevo enfoque de utilizar imágenes multiespectrales de drones podría resultar útil también en otras áreas de la agricultura. Esto podría incluir monitorear otros cultivos, identificar varios indicadores vegetativos, evaluar la salud de las plantas y detectar enfermedades de las plantas.
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