Una tesis desarrolla nuevos métodos basados en Inteligencia y visión artificial para combatir el mildiu con precisión y antelación
Inés Hernández Casado, investigadora de la Universidad de La Rioja, ha desarrollado una metodología innovadora basada en inteligencia artificial y sensores ópticos no invasivos para detectar precozmente el mildiu en la vid. Esta enfermedad, causada por Plasmopara viticola, representa una de las mayores amenazas para la sanidad del viñedo, especialmente en contextos de cambio climático. Esta investigación no solo aporta soluciones concretas a uno de los mayores desafíos fitosanitarios actuales, sino que sienta las bases de una viticultura más tecnológica, eficiente y resiliente.
Su tesis doctoral, titulada Artificial intelligence and non-invasive sensing technologies for early detection of downy mildew in grapevine, ha obtenido la máxima calificación académica —sobresaliente cum laude con mención internacional— dentro del programa de Doctorado 782D de la Universidad de La Rioja. El trabajo ha sido dirigido por los profesores Manuel Javier Tardáguila y Juan Félix San Juan (UR), y Salvador Gutiérrez Salcedo (UGR), en colaboración con el grupo de investigación Televitis y el proyecto europeo NoPest.
Una alternativa a la evaluación visual tradicional
La propuesta de Hernández Casado supone un salto cualitativo frente a las limitaciones de los métodos visuales convencionales, que requieren personal experto, son subjetivos y no permiten una detección suficientemente temprana. En su lugar, la investigadora plantea una solución tecnológica basada en visión artificial, lógica difusa y algoritmos de inteligencia artificial, que permiten identificar síntomas incipientes del mildiu tanto en condiciones controladas como en campo.
Uno de los principales logros ha sido la implementación de imágenes hiperespectrales, capaces de captar longitudes de onda invisibles al ojo humano, lo que permite detectar alteraciones fisiológicas antes de que se manifiesten visualmente. Además, se han utilizado redes neuronales convolucionales para clasificar las infecciones con alta precisión, incluso en fases muy tempranas.
Tecnología aplicable en viticultura de precisión
En condiciones de viñedo real, se ha validado un sistema de análisis por ventanas móviles, capaz de escanear el dosel de la vid mediante cámaras RGB convencionales y clasificadores entrenados con inteligencia artificial explicable. Esta combinación tecnológica no solo mejora la detección, sino que permite mapear zonas afectadas, lo que abre la puerta a tratamientos localizados y reducción del uso de fitosanitarios.
«Esta tecnología permite una evaluación objetiva, fiable y automatizada del mildiu en diferentes estadios, lo que podría integrarse fácilmente en tractores o plataformas móviles, favoreciendo una gestión más sostenible del viñedo», explica Hernández Casado.
Además, los modelos desarrollados son adaptables a otros patógenos y podrían transferirse a distintos cultivos, demostrando su versatilidad y potencial como herramientas de agricultura de precisión.
Proyección internacional
El estudio incluyó una estancia investigadora en el CITAB (Centre for the Research and Technology of Agro-Environmental and Biological Sciences), en la Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro (Portugal), consolidando su dimensión internacional y reforzando la cooperación científica transfronteriza en viticultura.
