Las enfermedades de los cultivos, una de las principales causas de las hambruna, siempre han sido diagnosticadas por inspección visual, aunque ahora también se usan los microscopios y la secuenciación del ADN. Pero la primera línea de defensa sigue siendo el buen ojo de los agricultores de todo el mundo, muchos de los cuales no tienen acceso a diagnósticos avanzados y consejos de tratamiento.
Para abordar este problema, los científicos de la Escuela Politécnica Federal de Lausana (EPFL, Suiza) y de la Universidad Estatal de Pensilvania (EE.UU.) han publicado 50.000 imágenes de libre acceso de cultivos infectados y sanos. Las imágenes permitirán a los expertos en aprendizaje automático desarrollar algoritmos que diagnostiquen automáticamente la enfermedad de un cultivo. La herramienta será entonces puesta en manos de los agricultores -en forma de aplicación de teléfono inteligente.
La idea de Marcel Salathé, de la EPFL, y David Hughes, de Penn State, es proporcionar a los desarrolladores de software la “materia prima” para construir algoritmos de aprendizaje automático. El aprendizaje automático es una forma de cálculo que detecta patrones en un determinado conjunto de datos con el fin de hacer inferencias en otro conjuntos de datos similar.
Impulsado por los avances en el desarrollo de algoritmos y el almacenamiento barato de grandes conjuntos de datos, los resultados del aprendizaje automático han impregnado nuestras experiencias digitales cotidianas, desde el reconocimiento facial en fotos y vídeos, a los sistemas de recomendación de las tiendas en línea. Leer más.
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