Albahaca, inteligencia artificial y al plato

El de la inteligencia artificial (IA) es uno de los campos más prolíficos y omnipresentes en la escena tecnológica contemporánea. Pero no siempre fue así. “Hubo un período oscuro entre los años 90 y 2000 en los que era imposible publicar investigaciones sobre redes neurales (…) De hecho, tenía mala reputación”, observó Yann LeCun, uno de los tres pioneros en IA recientemente reconocidos con el Premio Turing por sus desarrollos en el área.

La IA ya está en nuestros celulares y en otros dispositivos al alcance de la mano. Y también es el motor de investigaciones en múltiples campos. Desde la ciencia más pura, pasando por el examen de métricas para mejorar el desempeño de deportistas, pintar cuadros, aprender técnica con un instrumento musical, etcétera.

Ahora, nos enteramos que la inteligencia artificial también es utilizada para mejorar el sabor de la albahaca, el ingrediente principal del pesto. ¿Qué diría la Nona, si supiera que este clásico condimento ahora tiene una pizca de tecnología?

IA al plato

La novedad llega desde el Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT), e involucra conocimientos de aprendizaje automático y de botánica. Las conclusiones del estudio son publicadas en la revista científica Plos One.

Según aseguran los investigadores, mejoraron el sabor de la albahaca gracias a la inteligencia artificial. Y lo hicieron sin ningún tipo de modificación genética en esta hierba aromática, que se cultiva hace miles de años.

La magia que sostiene a esta innovación son los algoritmos, que ayudaron a identificar las condiciones óptimas para los cultivos, cómo aumentar la concentración de compuestos volátiles (responsables del gusto), y adaptarse a los cambios climáticos.

En el caso particular de esta hierba, encontraron que el sabor de la misma mejora notablemente cuando son expuestas 24 horas al sol. Al trabajar en un espacio controlado (un almacén con un sistema automático que determina los niveles de luz, humedad y temperatura), obtuvieron resultados en un período corto de tiempo, eso en comparación con otros métodos que se aplican en el área.

“Estamos muy interesados ​​en crear herramientas que estudien la ‘experiencia’ de una planta, su fenotipo, el conjunto de tensiones con las que se encuentra y su genética, y digitalizar esa información para comprender la interacción planta-ambiente”, dijo Caleb Harper, jefe del grupo OpenAg del MIT Media Lab.

Lo cierto es que, tal como señalan en el MIT Technology Review, este trabajo refleja una tendencia más amplia que implica el uso de la ciencia y el machine learning para mejorar la agricultura.

En ese sentido, los objetivos de los científicos trascienden a la albahaca. Procuran diseñar una tecnología de aprendizaje automático, de código abierto y gratuita que sea capaz de recolectar datos y aplicarlos a la agricultura. Otra de las metas es que los algoritmos sirvan para aprender más acerca de cómo combatir enfermedades, plagas y ataques de insectos en las plantaciones.

Eso sí: expertos del sector dicen que los sistemas de aprendizaje automático suelen ser útiles en espacios controlados como invernaderos aunque, por el momento, su efectividad no es tal en entornos abiertos. En tanto, uno de los mayores desafíos que enfrentan los investigadores es cerrar esa brecha.

¿Se convertirá la agricultura en “ciber-agricultura”, término empleado en el citado estudio?

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