Embrapa impulsa el control inteligente de plagas con un sistema de IA para el maíz

Investigadores de Embrapa Instrumentación (São Carlos, SP) desarrollaron un sistema basado en inteligencia artificial e imágenes digitales capaz de detectar de forma temprana la oruga de cartucho (Spodoptera frugiperda), una de las plagas más dañinas del cultivo de maíz en América Latina. La innovación promete revolucionar el control fitosanitario al reducir costos, aumentar la precisión y mejorar la sustentabilidad productiva.

El maíz es uno de los principales commodities agrícolas de la región, esencial para la seguridad alimentaria y las exportaciones. Cuando no se controla a tiempo, la oruga puede provocar pérdidas de hasta el 70% del rendimiento, afectando también a cultivos como la soja y el algodón.

Tecnología que aprende del campo

El avance, publicado en la revista Electronics por Alex Bertolla y Paulo Cruvinel, combina procesamiento de imágenes, visión artificial y aprendizaje automático para identificar visualmente la presencia de la plaga en hojas y mazorcas. El sistema fue programado en Python, un lenguaje ampliamente usado en ciencia de datos.

Uno de sus mayores logros es su operatividad práctica: una cámara de resolución media puede integrarse en equipos agrícolas, capturando imágenes en tiempo real mientras se trabaja en el campo. Luego, el algoritmo analiza los patrones visuales de la plaga y estima tanto su etapa de desarrollo como su frecuencia, generando información precisa para la toma de decisiones agronómicas.

Hacia una agricultura más sustentable y trazable

Los resultados obtenidos muestran alta precisión y velocidad de procesamiento, lo que permite implementar la tecnología incluso en explotaciones medianas o pequeñas. Según Embrapa, este tipo de innovación fortalece la trazabilidad fitosanitaria y responde a las exigencias internacionales de sustentabilidad.

Entre las mejoras futuras, los investigadores plantean incorporar cámaras multiespectrales en drones (UAVs) para ampliar la cobertura y aplicar técnicas de aprendizaje no supervisado, adaptando el sistema a otras plagas.

Esta iniciativa refuerza la visión de una agricultura digital más resiliente y tecnificada, capaz de responder a los desafíos del cambio climático y mantener la competitividad del agro latinoamericano en el comercio global.