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Aplican modelo computacional a la agricultura para reducir costos y aumentar calidad

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La tecnología procesa miles de imágenes para diseñar un modelo computacional capaz de extraer, identificar y aprender características de las plantas como bordes, hojas o manchas

El aprendizaje profundo o deep learning implica el diseño de redes neuronales artificiales y el uso de miles o millones de datos para su entrenamiento. Se implementan mediante programas de computadora donde se crean redes de miles de neuronas artificiales. Estos modelos tratan de imitar el funcionamiento de una red neuronal biológica, donde una neurona tiene dendritas y axón; las primeras son entradas y el segundo su salida.

Una red neuronal procesa miles de imágenes para entrenar un modelo computacional capaz de extraer, identificar y aprender características propias de las plantas, tales como: bordes, hojas, manchas, puntos o cambios de color, entre otros; a las redes neuronales se le proporcionan imágenes muestra de lo que se desea clasificar o detectar y los modelos de manera automática establecen jerarquías, en un proceso parecido al del cerebro.

En este contexto, en la Planeación Agrícola Nacional 2019-2030, de la Secretaría de Agricultura, Ganadería, Desarrollo Rural, Pesca y Alimentación, se indica que en 2016 el Producto Interno Bruto generado por el sector agroalimentario fue de 8.45 por ciento, además señala como quinto y sexto motor de planeación a la investigación, innovación y desarrollo tecnológico aplicado al campo.

Ante la necesidad de emplear procesos científicos en la producción agrícola, un grupo de investigación, liderado por Reyes Ríos Cabrera, aplica aprendizaje profundo o deep learning en la agricultura con el objetivo de reducir las pérdidas, incrementar la calidad y reducir el costo de producción en el campo; su uso permite identificar enfermedades de las plantas en etapas iniciales, contar frutos, segmentar el follaje o realizar mapas de los cultivos.

“Estamos trabajando en la identificación de la enfermedad conocida como cenicilla, una especie de polvo blanco que se produce en las hojas de las plantas de diversas variedades de hortalizas, para ello generamos imágenes de ejemplares sanos y enfermos, con el propósito de entrenar un modelo capaz de detectar plantas enfermas”, explicó Ríos Cabrera, investigador del Cinvestav Unidad Saltillo.

Esta tecnología se aplica en invernaderos o a cielo abierto, se realiza a partir de escaneos con drones que generan imágenes a color, infrarrojas y otros espectros; normalmente se analizan seis espectros y cada uno dice algo de la planta, por ejemplo, cuando está muy estresada, su fotosíntesis es diferente y con la imagen infrarroja se pueden ver manchas, porque su refracción a luz varía; además con el escaneo se puede hacer un mosaico en diferentes canales y después analizarlo.

En deep learning un filtro funciona como una neurona o unidad básica con valores aprendidos que se multiplican con pixeles de entrada y luego se suman para obtener una reacción y generar una salida binaria o analógica. La neurona es un poco “tonta”, porque no puede hacer mucho, pero cuando se une con miles o millones en diferentes capas, aprende y es ahí donde genera el conocimiento y es capaz de superar a los humanos en varias tareas.

Una red neuronal es un conjunto de unidades básicas, como una célula, y en su diseño se crean por ejemplo entre cinco y 10 mil neuronas en una primera capa y todas sus salidas se conectan a una segunda capa, que podría tener un número similar, y así sucesivamente; su arquitectura varia, en las primeras capas podrían tener 5 mil neuronas e ir bajando el número hasta llegar a la última capa que podrían ser cien, donde cada neurona final diga si una planta está enferma o no.

Las primeras capas se comportan como filtros básicos que reaccionan con bordes, colores o texturas y conforme van avanzado, las capas más intermedias generan conceptos más complejos como ojos, letras, cabello, tipo de materiales, círculos o cuadrados; las últimas se especializan más en la clase y en armar conceptos abstractos, como ser humano o vehículo.

Esta tecnología se puede aplicar a la agricultura utilizando imágenes para clasificar frutos, identificar enfermedades, contar hortalizas y es capaz de reconocer plagas. También se pueden combinar parámetros o valores como humedad, salinidad y pH, en cuyo caso ya no sería con imágenes, en su lugar se diseñan con lecturas de sensores; así al usar valores de humedad, radiación solar o cantidad de agua recibida se pueden encontrar patrones y saber las condiciones en que se presentó una plaga.

El objetivo de esta investigación es que el uso de la tecnología de deep learning se generalice entre los productores, “nos interesa ir más allá de las patentes, publicaciones científicas o tesis, con el objetivo de aplicarla en una situación real; es muy difícil que un artículo de investigación sea leído fuera del ámbito científico, regularmente se queda en el estado del arte, hasta 95 por ciento de la producción científica no es aplicable directamente, entonces me interesa llevarla a su punto de aplicación para tener un impacto social”, aseguró Reyes Ríos Cabrera.

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Mal de Chagas, riesgo presente en Yucatán

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  • Mal de Chagas cómo la enfermedad incrementa el riesgo de sufrir insuficiencia cardíaca

Mérida Yucatán a 22 abril 2021.- El mal de Chagas es silencioso y potencialmente mortal si no se recibe pronto el tratamiento adecuado, recalcó Miguel Rosado Vallado, responsable del Laboratorio de Parasitología del Centro de Investigaciones Regionales “Dr. Hideyo Noguchi” de la UADY. 

Informó que Yucatán es uno de los estados en los que el insecto transmisor, conocido como “pic”, tiene su hogar. 

El experto recordó que la enfermedad se adquiere cuando el insecto tiene contacto con la piel, en su picadura deposita un parásito que ataca el músculo cardiaco y las neuronas, además de alojarse en el huésped. 

Asimismo, puede alojarse años en el cuerpo de la persona sin manifestar síntomas hasta que ya existe una afectación severa. 

Si no se atiende en su etapa más temprana, el mal de Chagas puede provocar una muerte súbita o discapacidad, además que este padecimiento se puede transmitir mediante una transfusión sanguínea, trasplante de órganos o de las embarazadas a sus hijos. 

Rosado Vallado recomendó a toda la población el uso de miriñaques, pues se ha comprobado que es la técnica más apropiada para contener al insecto fuera de las casas. 

“El ‘pic’ normalmente sale de noche, no lo vamos a ver mientras estamos haciendo nuestras labores cotidianas del hogar, sino que este insecto puede picar mientras duermes”, apuntó. 

Por otra parte, destacó que el CIR de la UADY busca alternativas integrales para el estudio de la enfermedad, pues aún no se cuenta con fármacos que sean efectivos para el control de la infección. 

“Actualmente, el CIR lleva más de 10 años desarrollando vacunas que puedan ser útiles y ayuden a combatir el padecimiento”, recalcó. 

Para finalizar, consideró que el reto se encuentra en que se concientice a la población de mantener su patio limpio, la aplicación de insecticidas en sus propiedades, de los que venden en los supermercados, y que se coloquen mosquiteros. 

De igual forma, indicó que sería importante que haya programas de sensibilización dirigidos a la comunidad médica a fin de que estén más conscientes de la enfermedad, ya que no es fácil de detectar.

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Alertan por nuevo fraude con cadena de WhatsApp

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La Secretaría de Seguridad Ciudadana de la Ciudad de México, informó que a través de la Unidad de Policía Cibernética, identificó una cadena de mensajes de WhatsApp con la que se pretende engañar a los usuarios al prometer dinero y otros artículos, como parte del supuesto aniversario de una empresa refresquera.

–Así funciona el engaño
Esta cadena opera a través de un mensaje acompañado de un link (http://hfcsivo.con/coca/tb.php?ct=mx); en el que solicita al usuario responder cuatro preguntas; posteriormente redirigen a un juego interactivo en el que se deben seleccionar tres cajas de regalo y una vez terminado el desafío, aparece un recuadro con algunas condiciones para recibir el supuesto premio, entre ellas pide enviar la cadena a 10 personas más, para propagar la información falsa.

En una tarjeta informativa se lee que el engaño se identificó luego de reportes ciudadanos que pedían saber si las recompensas eran reales y era confiable participar, por lo que se dio seguimiento a dicho link para el análisis de su operación.

La Policía Cibernética de la SSC estableció que los ciberdelincuentes utilizan el enlace para acceder a los dispositivos móviles y con ello obtener información personal como correo electrónico, direcciones y contraseñas, sitios recientes que contengan datos personales, fotografías, entre otros, lo que implicaría graves daños a la integridad patrimonial y personal de la ciudadanía.

–Recomendaciones para no caer en fraudes
La Policía Cibernética de la SSC pidió a los usuarios de la red pública de Internet y de los distintos servicios de mensajería instantánea tomar en cuenta las siguientes recomendaciones:
· Instalar un antivirus en todos los dispositivos que se utilicen para navegar en la web, esto para evitar que sean vulnerables al robo de información.

· Checar la URL de las páginas que consume, pues con el afán de confundir a la ciudadanía, los cibercriminales utilizan URLs parecidas a la de empresas constituidas o instituciones de Gobierno y sólo cambian alguna letra.

· Dudar de la información, de sitios o URLs cortas, la mayoría de los reportes por fraude se realizan por medio de este tipo de enlaces
· Desconfiar de páginas que tengan imágenes con una resolución baja y que tengan contenidos con faltas de ortografía

· Al realizar una compra, evita hacer pagos anticipados por la adquisición de un bien o servicio
· Comparar el contenido, especificaciones, detalles y demás información que contenga la página con sitios similares

· Verificar la autenticidad de los mensajes o cadenas que se comparten a través de las aplicaciones de mensajería instantánea, la información puede ser confirmada en las cuentas oficiales del proveedor original del producto o servicio, o en las de los medios de comunicación serios.

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Covid dañó la salud mental de la humanidad

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Ciudad de México.- El confinamiento por Covid-19 ha marcado psicológicamente a la humanidad, la cual ya atravesó por varios niveles de estrés: agudo, crónico y postraumático, que han sido más evidentes en el personal de salud, particularmente en los encargados de atender a pacientes a punto de morir, lo que ha dado lugar a otra pandemia que amenaza directamente a la salud mental, el bienestar y la calidad de vida de la población, alertó el doctor Víctor Aguilera Sosa, profesor e investigador del Instituto Politécnico Nacional (IPN).

De acuerdo con el docente de la Sección de Estudios de Posgrado e Investigación (SEPI) del Centro Interdisciplinario de Ciencias de la Salud (CICS), Unidad Santo Tomás, más de 30% de la población mundial presenta algún trastorno del sueño, varios tipos de insomnio: fase de sueño atrasada, microdespertares, fase inversa del dormir o hipersomnolencia (mucho sueño durante el día), fenómeno relacionado con la depresión.

El doctor en Ciencias en Investigación en Medicina, por la Escuela Superior de Medicina (ESM), externó que también aparecieron otros fenómenos del comportamiento, como la «anticipación a la pérdida», que es la percepción constante de que se perderá algo, lo que genera elevados niveles de ansiedad, angustia, depresión, indefensión y aumento de idea suicida.

«La cantidad de pérdidas y despedidas que los médicos internistas tuvieron que presenciar, aunado al mínimo contacto social que tuvieron desde el inicio de la pandemia, los llevó a generar estados crónicos de frustración, malestar, agotamiento mental, emocional y físico, de manera particular en el personal femenino», explicó el especialista.

(Agencia: SUN)

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