¿Cómo es el crecimiento? ¿Han atacado plagas y enfermedades? ¿El aumento de las sequías está afectando a las plantas? Los obtentores de nuevas variedades deben recopilar datos exhaustivos sobre estas cuestiones. La puesta en marcha "Pheno-Inspect" de la Universidad de Bonn quiere acelerar el cultivo de plantas. Los drones equipados con cámaras registran los cultivos, El software luego evalúa automáticamente sus propiedades utilizando métodos de inteligencia artificial. Esto indica muy rápidamente si la nueva raza es un éxito. El proyecto cuenta con el apoyo del programa "START-UP University Spin-offs".

Con un suave zumbido, el dron vuela sobre los campos de los fitomejoradores. Durante el vuelo toma fotografías continuamente de las plantas, que luego se analizan automáticamente mediante inteligencia artificial. Luego, el obtentor puede utilizar los resultados para evaluar qué variedades son particularmente adecuadas para el objetivo de mejoramiento. "El crecimiento de la población mundial significa que la agricultura tendrá que producir rendimientos aún mayores en el futuro, mientras que la superficie de la tierra cultivable sigue siendo la misma, "dice Philipp Lottes, investigador asociado del Instituto de Geodesia y Geoinformación de la Universidad de Bonn. "El cuello de botella actual en el desarrollo de nuevas y mejores variedades es el fenotipado de alto rendimiento en el campo".

Este es todavía un proceso muy complejo en el cultivo de plantas. En fenotipado, los expertos determinan la apariencia (o el fenotipo) de las plantas:¿Qué tamaño tienen las espigas de trigo en una nueva variedad? ¿El cultivo sufre plagas o enfermedades? ¿Cómo afronta la planta la sequía? "Solo cuando estos datos son estadísticamente seguros, los obtentores saben si su nuevo híbrido es un éxito en comparación con otras variedades, "informa Lottes. En el futuro, estos datos podrían recopilarse automáticamente mediante inteligencia artificial. La puesta en marcha "Pheno-Inspect, "del cual Lottes es el fundador, sigue adelante con estos planes.

Métodos informáticos automáticos de autoaprendizaje

El geodesista ya investigó métodos de aprendizaje automático para el reconocimiento de plantas en sus estudios de doctorado, que también escribió en la Universidad de Bonn como parte del Grupo de Excelencia "PhenoRob". En el curso de esto, desarrolló métodos para usar drones para tomar fotografías de cultivos, a partir del cual el software puede determinar, por ejemplo, el número de plantas cultivadas, la distribución de diferentes malezas, así como la infestación por plagas y enfermedades. "Son autoaprendizaje, Procesos automatizados que se optimizan a sí mismos sobre la base de las especificaciones del usuario, "informa Lottes. En una" fase de formación, "el software aprende qué espigas, Los síntomas del estrés seco o las malas hierbas se ven sobre la base de una gran cantidad de fotos. Usando métodos estadísticos, A continuación, el programa de análisis puede evaluar automáticamente las imágenes y proporcionar una documentación completa en forma de mapas que muestren cuáles de las parcelas de cría sufren deficiencias de nutrientes o cuáles son especialmente de alto rendimiento. "En particular, la evaluación completamente automática de los datos a gran escala tiene un gran potencial, "explica el Prof. Dr. Cyrill Stachniss.

Durante la inspección, el dron vuela a altitudes entre diez y 100 metros por encima de los cultivos. Ninguna brizna de hierba escapa a las cámaras, porque la resolución proporciona detalles de unos pocos milímetros. "El posicionamiento se realiza mediante un GPS muy preciso, como lo usan los geodesistas, "informa Lottes." El GPS de los teléfonos inteligentes no puede competir en precisión ".

Financiación a través del programa "START-UP University Spin-offs"

Junto con su mentor, el Prof.Dr. Cyrill Stachniss, jefe del grupo de trabajo de fotogrametría y robótica de la Universidad de Bonn, el geodesista ahora recibe financiación como parte del programa "START-UP University Spin-offs" del estado de Renania del Norte-Westfalia y la Unión Europea. Durante los próximos 18 meses, Pheno-Inspect se beneficiará de una financiación de alrededor de 270, 000 euros para inspeccionar el fenotipo. "Queremos seguir desarrollando nuestro software y adaptarlo a las necesidades de los usuarios, "informa Lottes, quien también está impulsando el plan de negocios.

Hasta aquí, el Bundessortenamt, el Institut für Zuckerrübenforschung, la Gemeinschaft zur Förderung von Pflanzeninnovationen e.V. y el campus agrícola Klein-Altendorf de la Universidad de Bonn han estado probando los desarrollos de Pheno-Inspect como socios de desarrollo. Lottes:"Cualquiera que tenga propuestas de aplicaciones prácticas para nuestro fenotipado automatizado de alto rendimiento en el campo o que quiera avanzar en el grado de automatización en su negocio debe contactarnos". Los agricultores convencionales y orgánicos también podrían beneficiarse del método cuando se trata de determinar el nivel de infestación de malezas o plagas en un cultivo o cómo se puede optimizar el uso de fertilizantes.

"El proceso de fenotipado de alto rendimiento de Pheno-Inspect es un enfoque prometedor para acelerar significativamente el cultivo de nuevas variedades, "señala Rüdiger Wolf de Technology Transfer en la Universidad de Bonn, quien asesoró a los fundadores. "La puesta en marcha subraya una vez más el alto potencial empresarial en las áreas de salud y sostenibilidad".