Redes neuronales computacionales contra escarabajos
Desarrollo e investigación de un sistema de visión computacional para reconocimiento de escarabajos de Colorado en cultivos de papa.
La Dra. Tetyana Baydyk culminó hace un año este proyecto en su laboratorio del Instituto de Ciencias Aplicadas y Tecnología (ICAT, antes CCADET: Centro de Ciencias Aplicadas y Desarrollo Tecnológico).A lo largo de tres años, con su equipo de colaboradores, fue la responsable académica de este novedoso proyecto en el que se conjugan varias disciplinas científicas: redes neuronales, visión computacional y microrrobótica.
Baydyk se doctoró en ciencias en el área de redes neuronales en el Instituto de Cibernética de la Academia Ucraniana de Ciencias y desde hace casi dos décadas es académica investigadora en la UNAM. En el Laboratorio de Micromecánica y Mecatrónica se dedica a investigar temas de computación neuronal y sus usos en el reconocimiento de imágenes y al estudio de las aplicaciones de la micromecánica a las energías renovables.
Uno de los resultados de su esfuerzo fue la publicación del libro Redes neuronales, visión computacional y micromecánica, en coautoría con el Dr. Ernst Kussul.
Dos plagas agrícolas muy destructivas
El escarabajo de la patata fue descrito en 1824 a partir de especímenes recogidos en plantas en las Montañas Rocosas, por lo que se cree que Colorado y México son parte de sus zonas de origen, no obstante que el área de origen de la patata (Perú-Bolivia) no coincide con la de este escarabajo.
Con el apoyo de especialistas del Colegio de Posgraduados, el equipo de investigación del ICAT, en el que participa la doctorante Lucero Roldán, formó un enorme banco de imágenes del escarabajo mexicano del frijol en los cultivos abiertos y en los experimentales de invernadero. Estas imágenes alimentan una red neuronal computacional, la cual reconocerá automáticamente a este bioagresor desde su etapa de larva hasta adulto en los campos de cultivo.
Esta plaga defolia las plantas de papa “provocando una pérdida hasta del 90%. Lo mismo hace el escarabajo del frijol. Ambas son muy destructivas. De los 26 estados de la República en que se cultiva frijol, este destruye cultivos en 24”, asevera la doctorante.
Menos DDT y más redes neuronales computacionales
Para combatir ambas plagas, afirma la doctora Baydyk, “muy frecuentemente se usa DDT, prohibido en todo el mundo, pero que en México se continúa empleando, fumigando todo el sembradío desde avionetas. Pero si, por ejemplo, a través de un dron, nuestra red neuronal computacional detecta esta plaga en un campo de cultivo y delimita su infestación y el grado de daño que está ocasionando, el agricultor puede rociar en el lugar exacto el plaguicida en cantidades ajustadas y no dañinas”.
El control de plagas es uno de los tres problemas agrícolas más importantes a nivel internacional, porque no hay un sistema de su localización puntual en los cultivos. “Nuestro sistema es capaz de reconocer su presencia y hemos demostrado que con una red neuronal computacional sí se pueden detectar las plagas agrícolas”, detalla la investigadora, autora de más de 140 trabajos científicos, autora y coautora de 3 libros, 9 patentes, 4 derechos de autor y editora de 8 libros.
Este desarrollo científico conjunto de los doctores Baydyk, Kussul y la doctorante Roldán, ya es conocido por varios organismos del sector público, así como por algunas empresas agrícolas interesadas en aplicar las nuevas tecnologías a la producción industrial de alimentos.
Lo que sigue en un gran trabajo de la Coordinación de Innovación y Desarrollo de la Universidad, así como del departamento de Vinculación del ICAT para promover y establecer acuerdos con empresas interesadas en aplicar estos desarrollos científicos de los investigadores del Subsistema de la Investigación Científica de la UNAM.
- Desarrollo de nuevos métodos de reconocimiento de imágenes y sus aplicaciones en micromecánica y otras áreas de interés.
- Desarrollo de algoritmos para realizar redes neuronales artificiales y clasificadores neuronales.
- Desarrollo de sistemas de control de micromáquinas-herramientas basados en sistemas de visión computacional y redes neuronales.
- Aplicación de los algoritmos de reconocimiento de imágenes al reconocimiento de texturas metálicas, rostros humanos, formas de microtornillos, texturas en imágenes médicas, reconocimiento de larvas, entre otros.
Autores: Tatiana Baidyk y Ernst Kussul – Universidad Nacional Autónoma de México / Editorial Itaca, 2009
En la producción de sistemas micromecánicos automatizados se articulan tres tecnologías de frontera desarrolladas en las últimas décadas del siglo XX: las redes neuronales, la visión computacional y la microrrobótica.
En este libro se presentan modelos de redes neuronales desarrollados por los autores en Ucrania y en México para aplicar la técnica de visión computacional a la micromanufactura y la micromecánica en la producción de microdispositivos para la fabricación de micromáquinas herramienta y manipuladores.
Esta tecnología permite que cada generación de micromáquinas produzca elementos de cada vez menores dimensiones que, a su vez, se emplean en la construcción de la siguiente generación de máquinas aún más pequeñas hasta llegar a la construcción de microfábricas completas que caben en la superficie de una mesa para la fabricación a gran escala de microdispositivos.
Uno de los ejemplos concretos que se exponen aquí es la fabricación y montaje de concentradores solares construidos con pequeños espejos planos mediante microensamblaje automatizado con micromanipuladores robóticos.
Este libro es producto de varios años de investigación de alto nivel y está dirigido a investigadores, ingenieros y estudiantes interesados en la visión computacional y su aplicación en la elaboración de modelos novedosos y eficientes de redes neuronales que permiten diseñar, construir y operar sistemas de micromecánica automatizada aplicables en áreas tecnológicas de vanguardia como la micromanufactura y la bioingeniería.
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por José Antonio Alonso García
