El proyecto innovador fue cofinanciado por el programa ProInnóvate del Ministerio de la Producción.
Lima, 27 de octubre de 2022.- La empresa Palmas Shanusi S.A. sumó el uso de drones, inteligencia artificial (machine learning) y trabajo de campo para mejorar el proceso de detección de plagas defoliadoras (caída de hojas), en sus cultivos de palma aceitera.
Los especialistas de esta empresa desarrollaron un sistema de machine learning (aprendizaje automático), una rama de la inteligencia artificial, que les permite analizar las fotografías aéreas tomadas con drones y que fueron validadas con información de campo recolectada en formularios inteligentes.
¿Los resultados de este trabajo? Detectaron incidencias agronómicas y/o plagas defoliadoras en el cultivo de palma aceitera.
“Con el uso del software se obtuvo un algoritmo automático que permite diferenciar cuáles son las plantas sanas, plantas con ciertas características o incidencias agronómicas que pueden ser plantas con deficiencia nutricional y potencialmente plantas con bajo desarrollo”, explicó el ingeniero y también coordinador del proyecto, Rolando Reyes.
Sostuvo también que “conocer el área foliar (variable para estudiar el desarrollo y crecimiento de cultivos) para nosotros es importante, porque si tenemos reducciones de producción del 10% de área foliar vamos a tener reducciones del 10% del potencial de producción”.
El proyecto innovador tuvo un presupuesto de más de 370 mil soles, de los cuales Palma del Shanusi S.A. aportó el 40%, mientras que Proinnóvate del Ministerio de la Producción cofinanció el 60%. Como entidad asociada a este trabajo se sumó la incubadora PQS.
El ingeniero Reyes comentó que la recopilación de información que hacían en la mencionada empresa, durante muchos años, «ha sido en forma manual y a partir de esta propuesta se ha comenzado ha digitalizar la obtención de la información».
Machine learning
El ingeniero José Daniel Goicochea, en otro momento, destacó la adopción del machine learning, pues así las máquinas o sistemas tienen la capacidad de resolver un problema sin haber estado específicamente programado para ello.
Para el especialista, “la palabra clave para un proceso machine learning es aprender y esto se obtiene con entrenamiento, el cual consiste en «alimentar» el sistema con muchos ejemplos de lo que uno quiere encontrar, en este caso una incidencia agronómica”.
Como resumen, a través de este proyecto innovador, se utilizó el drone más una técnica moderna para poder hacer levantamiento de información a gran escala llamado fotogrametría, más otra tecnología conocida como machine learning para poder lograr los objetivos del proyecto, concluyó.
Sepa más:
En el Perú se cultivan aproximadamente 86,984 hectáreas de palma aceitera, de las cuales la empresa Palmawasi registra 13,300 hectáreas (primer lugar) y Palmas del Shanusi tiene 12,380 hectáreas (segundo lugar). Ambas empresas pertenecen al Grupo Palmas.
El Grupo Palmas posee un conjunto de empresas industriales que se encargan de la transformación del fruto de la palma aceitera en una serie de productos con valor añadido:
