nuevas tecnologías
Así es la Inteligencia Artificial, con sello de la Universidad de Córdoba, que acaba con un viejo problema para recoger la miel
Un equipo de investigación logra aplicar un algoritmo para realizar una tarea de difícil automatización
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La Inteligencia Artificial (IA) se extiende cada vez más a todos los campos de nuestras vidas, incluida la alimentación. Así lo constata el trabajo de un equipo de investigadores de la Universidad de Córdoba (UCO) relacionado con la miel, del que ha informado la institución académica este jueves en un comunicado. Es un algoritmo basado en la IA que ayuda a localizar las celdas llenas de miel en las colmenas.
La UCO explica que en apicultura la tarea de localizar en un panal las celdas que contienen crías, polen o miel es fundamental para obtener información sobre cuándo recolectar o evaluar el estado de salud de la colmena.
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Es, prosigue la institución académica, un proceso que se realiza tradicionalmente de forma manual y cuya automatización se ha encontrado siempre con un problema: las abejas cubren con cera las superficies que contienen miel para mantenerlas en los niveles de humedad adecuados, lo que hace que pierdan su forma hexagonal característica. Esto dificulta su identificación a través de sistemas que han sido diseñados para identificar las celdas buscando formas hexagonales.
Ahora, un equipo de esta Universidad, formado por personal investigador de los departamentos de Zoología e Ingeniería Electrónica y de Computadores, ha empleado Inteligencia Artificial sobre imágenes para desarrollar un sistema que ayude a los apicultores en esta labor. Para ello, han aplicado «un algoritmo de segmentación semántica de aprendizaje profundo denominado 'Feature Pyramid Network (FPN)' que permite realizar múltiples clasificaciones a diferentes resoluciones, ofreciendo una solución a este problema de forma robusta y automatizada». Es decir, la IA contribuye a señalar las celdas llenas del producto a recolectar.
Entrenamiento del algoritmo
El investigador del Departamento de Ingeniería Electrónica y de Computadores Francisco Javier Rodríguez Lozano explica que dicho algoritmo «ha sido entrenado con distintas fotografías de panales obtenidas del colmenar de la UCO y se ha comparado con diferentes algoritmos de segmentación semántica, como U-Net, y, además, con siete extractores de características diferentes».
Este trabajo, en el que participan también Francisco Javier Quiles Latorre y Manuel Ortiz López (Departamento de Ingeniería Electrónica y de Computadores) y José Manuel Flores Serrano (Departamento de Zoología), ha obtenido «unos resultados de clasificación por encima del 92% en métricas típicas de segmentación de imágenes, lo que garantiza un importante apoyo a la tradicional tarea manual realizada por los apicultores, mejorando su precisión y eficiencia y reduciendo el tiempo de ejecución de esta labor».
Esta innovación tecnológica aplicada a la apicultura se suma a otras desarrolladas por este equipo interdisciplinar de investigación, como el contador de abejas que monitoriza las 'puertas' de las colmenas a través de luz infrarroja y pulsos eléctricos o el propio sistema 'WBee', un mecanismo de monitorización remota, pionero en España, destinado a facilitar la observación de la actividad de las colmenas a apicultores y científicos sin alterar la vida normal de la colonia de abejas.
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