Innovación agrícola: deeplearning en acción

Por Redacción UDEM

Como parte de su Proyecto de Evaluación Final, un grupo de graduados de la Universidad de Monterrey se adentró en el mundo del deep learning como apoyo para identificar cultivos en la zona citrícola de Montemorelos, Nuevo León.

Actualmente, las tecnologías se han convertido en una herramienta de mucha ayuda para todos los estudiantes y trabajadores, apoyándonos con diversas respuestas y caminos que tal vez, para nuestro ojo humano, sean difíciles de encontrar.

Y es que la inteligencia artificial (IA), más allá de venir a conquistar el mundo, ha logrado que todo sea más fácil. Así fue que la investigación liderada por Andrés Hernández, catedrático de la Universidad de Monterrey, en colaboración con la Agencia Espacial Mexicana y satélites Thrusters Unlimited, lograron desarrollar algoritmos deep learning a través de imágenes capturadas por la plataforma GeoSat-2, con el propósito de identificar cultivos de la zona citrícola de Montemorelos, Nuevo León.

Pero, ¿qué es el deep learning? Este método de aprendizaje profundo se refiere a las técnicas utilizadas en IA que ayudan a las computadoras a realizar tareas complejas mediante el procesamiento y análisis masivo de datos. Este sistema permite que las máquinas realicen tareas que en el pasado se consideraban trabajo exclusivo del ser humano, tales como reconocer patrones y objetos en imágenes, entender el lenguaje natural y realizar traducciones.

Álvaro Cámara Guerra, Éder González Cuéllar, Cloe Artyounian Vieyra y Adriana Treviño Escamilla, ya graduados de la UDEM, participaron en esta investigación como parte de su Proyecto de Evaluación Final (PEF). Los estudiantes de la UDEM tienen la oportunidad de colaborar en sus investigaciones cuando desarrollan su PEF, porque mediante él aplican conocimientos de investigación, visión computacional, robótica y algoritmos de machine learning en el sector agrícola.

Dicho proyecto fue evaluado y aprobado por un comité científico y publicado durante la International Conference on Computer and Automation Engineering 2024 (ICCAE), que se realizó en Melbourne, Australia, el pasado marzo.

Además, los resultados de estas investigaciones se comparten también mediante notas de divulgación, en colaboración con la Agencia Espacial Mexicana y Thrusters Unlimited, haciéndolos del conocimiento público en sus sitios web y redes sociales. Esto con el propósito de exponer la importancia del uso de esta tecnología en la agricultura y así motivar a los estudiantes que desean formarse en áreas de inteligencia artificial, censado remoto satelital y observación de la Tierra.

Hoy en día, el sector agrícola se enfrenta a problemas que van desde la escasez de fuerza laboral y altos costos de producción, hasta la falta de tecnología para eficientar procesos de producción y evitar desperdicios excesivos. Se espera que para 2050 la población mundial sea de 9.7 mil millones de habitantes, por lo que se considera importante sacar provecho de la tecnología para que ayude a mitigar los problemas que enfrentaremos los seres humanos y lograr una seguridad alimentaria.

El profesor Andrés Hernández Gutiérrez, de la Escuela de Ingeniería y Tecnologías de la UDEM, se ha dedicado al análisis de algoritmos de deep learning, los cuales ha podido utilizar en tareas de catastro, registro de cultivos, detección de plagas, análisis de estrés hídrico, predicción de crecimiento, estimación de humedad, irrigación y manejo eficiente de recursos naturales.

Por último, sobre los Proyectos de Evaluación Final, Hernández recomendó a los alumnos y las alumnas que se acerquen a los profesores y las profesoras que trabajan en áreas de conocimientos de los que quieran aprender, para que focalicen ese aprendizaje en sus proyectos. “Los alumnos y las alumnas saben que han descubierto su mejor versión cuando, al final del semestre, logran cumplir los objetivos de su PEF, un proyecto que en la primera semana de clases los estudiantes creían que quizá no serían capaces de completar. Pero durante el desarrollo de estos trabajos, ellos mismos se conocen en la adversidad profesional y, al final, se dan cuenta de que, con un plan, disciplina, focalización y trabajo constante, los resultados eventualmente se obtienen”, mencionó.