Prayagraj, India. En un paso significativo para la agricultura moderna, el Instituto Indio de Tecnología IIIT-Allahabad (IIIT-A) ha desarrollado una tecnología que permite identificar enfermedades en los cultivos directamente en el campo, sin necesidad de la intervención de expertos agrónomos.

El sistema combina técnicas avanzadas de inteligencia artificial, Internet de las cosas (IoT), deep learning y federated learning. Integra imágenes captadas de las hojas de las plantas junto con datos ambientales importantes como humedad del suelo, temperatura y humedad del aire. Esta fusión de información logra una precisión del 97,25 % en la detección, alcanzando el 96,75 % para enfermedades del maíz y 93,55 % en patatas.

Según el equipo de investigación dirigido por el estudiante Pramod Kumar Singh y el profesor Manish Kumar, el uso de Federated Learning garantiza la privacidad de los datos de los agricultores. La inteligencia analítica se realiza localmente, en cada región, utilizando un algoritmo denominado Extreme Client Aggregation, lo que evita la necesidad de enviar información sensible a servidores centrales.

El modelo, llamado CVGG-16, fue entrenado con datos reales de diversas condiciones agrícolas alrededor de Prayagraj, demostrando ser robusto frente a variaciones como polvo, baja iluminación o condiciones climáticas difíciles. Su diseño permite adaptarse fácilmente a diferentes cultivos y regiones, lo que lo convierte en una opción escalable a todo el país. Como siguiente paso, los investigadores planean impulsar la adopción de esta tecnología mediante aplicaciones móviles con interfaces en idiomas locales, facilitando a los pequeños agricultores el acceso a diagnósticos precisos y rápidos desde sus propios teléfonos. Esta solución promete disminuir la dependencia de asesoría agrícola externa y contribuir a mejorar el rendimiento de los cultivos. The Times of India