La inteligencia artificial en horticultura registra las propiedades de las flores

Fuente: Wageningen University & Research | Fotografía: PxHere | Artículo original en idioma inglés

Los criadores y cultivadores desarrollan una gran cantidad de flores y plantas nuevas cada año. Antes de que estas variedades ingresen al mercado, Floricode (registro de productos) y Naktuinbouw (Servicio de Inspección de Horticultura de los Países Bajos) registran una serie de propiedades características en su sistema de registro. Por ejemplo, el color de la flor o la forma de los pétalos. "De esta manera, las propiedades de estas variedades se registran sin ambigüedades", dijo Ron Wehrens, gerente de la unidad de negocios de Biometris en WUR. "Eso es útil para las subastas. Protege los derechos del obtentor y también proporciona una base clara para el sistema de admisión. Las nuevas variedades se admiten en el mercado solo si tienen algo nuevo que ofrecer".

Las descripciones deben hacerse con sumo cuidado.

Los especialistas tienen que describir una variedad con sumo cuidado. Para apoyarlos, el proyecto TIK MODOMA (Morphological Descriptions of Ornamentals through Machine Learning) de Floricode, Naktuinbouw y WUR estudió las posibilidades que ofrece la inteligencia artificial. Los investigadores utilizaron fotografías de rosas y gerberas, tomadas de manera estandarizada, para extraer automáticamente las propiedades de las flores. Para hacerlo, vincularon las fotos a bases de datos de características de flores.

"Parece que la inteligencia artificial puede determinar consistentemente algunas de las propiedades de una flor. Por ejemplo, en el 85% de los casos, no hay duda sobre el color", dijo Ron Wehrens. "Una de cada seis flores tiene un color que cae un poco entre las categorías. En el caso de flores muy pálidas, por ejemplo, podemos dudar entre el blanco, el amarillo, el rosa y el naranja. Es exactamente en este tipo de casos que una computadora puede eventualmente proporcionar una mejor estandarización".

La informatización hace que el proceso sea más confiable

Según Wehrens, la informatización tiene muchas ventajas. "El proceso no solo se vuelve más confiable y reproducible, sino que también se puede realizar en lugares donde no hay expertos presentes. La búsqueda de cultivares comparables se vuelve más fácil y los criadores pueden usar la información de registro en sus propias operaciones comerciales y desarrollo. Y desde una perspectiva internacional, la armonización será más fácil".

El estudio también mostró que es posible registrar el color con configuraciones relativamente simples. Se puede utilizar un estándar de color grabado en una foto para corregir cualquier diferencia en la iluminación. Wehrens: "Los métodos más clásicos a veces llegan a los mismos resultados. Pero la IA funciona de manera más eficiente; los algoritmos informáticos pueden reconocer las propiedades de las flores sin que sea necesario separar la flor de su fondo".

Además del color, los investigadores también probaron otras propiedades: un conjunto de 16 propiedades repartidas entre las dos variedades y las bases de datos de Floricode y Naktuinbouw. Cada una de estas propiedades constaba de dos a cinco valores posibles (por ejemplo, muy pequeño, pequeño, mediano, grande, muy grande). Esto dio como resultado una precisión que oscilaba entre el 35 % y el 99 %; las propiedades con muchos valores posibles eran más difíciles de identificar que, por ejemplo, las propiedades que incluían solo dos niveles. "Además, algunas propiedades son más fáciles de ver en las fotos que otras", dijo el investigador. Señaló el corazón de la gerbera como ejemplo. "El medio de la flor consta de dos clases de pétalos. Todavía es difícil para la IA determinar qué porcentaje del corazón es de un tipo y cuánto es del otro. Y eso también es difícil de ver para los expertos. Esto se puede mejorar entrenando el algoritmo con más fotos. Hay muchas posibilidades de futuro".

Paquete de software

Además de su proyecto principal, los investigadores han entregado un prototipo de un paquete de software que se puede utilizar para explorar bases de datos de características de flores. Por ejemplo, es posible encontrar variedades que tengan los valores correctos para ciertas características o identificar variedades que se parezcan mucho entre sí. Este paquete de software se puede utilizar no solo para flores sino también para otros cultivos, como hortalizas.