El ISCAMEN desarrolló un sistema propio de inteligencia artificial para detectar plagas. Busca mejorar el monitoreo en cultivos y zonas alejadas.
IA en el campo: ISCAMEN creó un sistema autónomo para el monitoreo de plagas
El Instituto de Sanidad y Calidad Agropecuaria Mendoza (ISCAMEN) desarrolló un sistema propio de inteligencia artificial para el monitoreo de plagas agrícolas, basado en machine learning. La herramienta busca mejorar la detección de insectos en cultivos y zonas alejadas, con análisis en tiempo real.
La iniciativa surge como una evolución del anterior sistema de trampas digitales, que dependía de proveedores externos. Con este desarrollo propio, el ISCAMEN busca optimizar la captura y procesamiento de datos, reducir costos de actualización y mantenimiento, y generar una solución que pueda ser accesible para productores de Mendoza y otras regiones del país.
El proyecto tiene como objetivo inicial ofrecer una herramienta autónoma que ayude en la detección y el análisis de insectos en cultivos y áreas alejadas, donde el monitoreo tradicional suele ser más complejo. A futuro, el sistema permitirá incorporar datos clave como temperatura y humedad ambiental, fundamentales para el manejo integral de plagas.
Actualmente, el sistema cuenta con 15 trampas activas, de las cuales cuatro están instaladas en establecimientos agrícolas privados. Además, se dispone de 20 módulos adicionales que permitirán escalar la red en el corto plazo, con el objetivo de alcanzar 60 dispositivos completamente operativos.
El modelo se encuentra en una etapa de aprendizaje en campo, bajo un esquema de aprendizaje supervisado y retroalimentación continua. Este proceso se nutre del análisis en laboratorio de los datos recolectados, con la meta de alcanzar un 98% de precisión en la detección de insectos.
Para ello, se proyecta el procesamiento y etiquetado de unas 5.000 imágenes, que contemplan distintas condiciones de iluminación, niveles de suciedad, superposición de ejemplares e interferencias visuales. Este ajuste permitirá refinar la capacidad del modelo YOLOv8, asegurando resultados consistentes en escenarios variables.
El próximo paso será la validación del sistema en fincas seleccionadas y la ampliación del reconocimiento a otras especies de interés sanitario y productivo. El desarrollo representa un avance significativo hacia un sistema integral de gestión de plagas, basado en ciencia aplicada e innovación tecnológica.