Nitin Vamsi Dantu y K. Vimalkumar de la Escuela de Ingeniería Amrita en Coimbatore, y Shriram Vasudevan de la Facultad de Tecnología K. Ramakrishnan en Trichy, explican que las infecciones fúngicas en las plantas de cultivo comúnmente causan marchitamiento, royas, manchas, costras, recubrimientos mohosos, y tejido podrido. Tales problemas conducen a la pérdida de cosechas o productos no comestibles y costos económicos masivos para el agricultor. Una forma automatizada de identificar rápidamente enfermedades comunes de las plantas y permitir que se lleve a cabo un tratamiento específico podría salvar cosechas , aumentar los rendimientos y reducir los costos.
El equipo está utilizando técnicas de aprendizaje profundo para desarrollar un sistema que podría incorporarse a una aplicación de teléfono móvil. La aplicación permitiría a los agricultores tomar una instantánea de una hoja enferma y la aplicación analizaría la imagen e identificaría la enfermedad en el cultivo en el campo en tiempo real. La aplicación puede distinguir entre hojas de plantas de papa sanas y aquellas afectadas por el tizón tardío. Puede discernir quemaduras de hojas de fresa. También puede distinguir entre varias enfermedades del tomate, incluidas la mancha bacteriana, el tizón temprano, el moho de la hoja, la mancha objetivo, el virus del mosaico y otras.
Las pruebas muestran el enfoque para funcionar mejor que la tecnología de punta, dice el equipo. El sistema es, dicen, preciso y funcionalmente muy estable.
Tales innovaciones podrían ayudar a salvar una industria agrícola enferma en ciertas partes de la India, así como a reducir la carga psicológica de los agricultores en apuros que trágicamente ven miles de suicidios cada año.
