From the Field Desde Silicon Valley a Tanzania: La Inteligencia Artificial en favor de los pequeños agricultores

Nuestro Land Cruiser se hunde en una gruesa capa de polvo, pasa cerca de unas cabras que procuran alimentarse con unas escasas hierbas y algunos masáis que pastorean ganado. El suelo se presenta seco y con grietas, luego de llevar ya tres meses sin lluvia.

Los turistas conocen a Arusha como la capital de los safaris en Tanzania, la puerta de entrada al Serengeti, así como a los montes Meru y Kilimanjaro. Nuestro destino se encuentra a la sombra del Kilimanjaro: un mosaico de campos en los que los agricultores cultivan hortalizas, frutas y, lo más importante, fríjol, una fuente valiosa tanto de ingresos como de proteína en su dieta. Pero incluso con riego, el área está sintiendo la presión del cambio climático.

“Este año, debido a que no hemos contado con lluvias, las cosechas han sido malas, las condiciones climáticas no son las mejores para todo tipo de planta”.

En la medida en que el clima se vuelve más extremo, los ataques de plagas y enfermedades más frecuentes y los fertilizantes más caros (los precios han subido más del doble en el último año), los agricultores se encuentran cada vez bajo mayor presión de identificar variedades más resilientes de cultivos básicos. Una variedad de fríjol que alcanza la madurez unas semanas antes es más resistente a la sequía, tolera mejor las plagas y enfermedades o produce un puñado más de vainas por planta... cualquiera de estas características puede constituir la diferencia entre deuda y hambre o una familia bien alimentada y próspera. 

Pero ¿de qué manera pueden los agricultores saber cuáles son las variedades que mejor se adaptan a sus campos? ¿Y cómo pueden los mejoradores desarrollar variedades adaptadas a las localidades, que hagan frente a las cambiantes condiciones ambientales que les apremian? Por lo general, toma 7 años desarrollar completamente una nueva variedad de un cultivo: un plazo que ya no es lo suficientemente rápido para llevar el ritmo al cambio climático.
 

Durante miles de años, los agricultores han observado sus campos y utilizado su intuición para seleccionar las variedades más promisorias de los cultivos; qué plantas producen más vainas, hojas más verdes, etc. En agricultura moderna, a esto le llamamos “fenotipado”, el proceso básico que dirige el mejoramiento varietal de los cultivos. Habitualmente, el fenotipado implica el uso de una tablilla portapapeles, un bolígrafo, décadas de experiencia y mucha paciencia. Además de consumir mucho tiempo, es un proceso subjetivo y propenso a errores. Por ejemplo, es imposible contar físicamente todas las flores abiertas en un campo, por lo que los mejoradores ponen todo su empeño para hacer el mejor estimado posible. Dichos estimados no siempre son exactos, pues muchos programas de mejoramiento deben fenotipar cientos o miles de parcelas, a menudo en condiciones calurosas y húmedas, bajo el sol, poniendo mucha presión sobre una cantidad limitada de técnicos capacitados.  

En años recientes, la tecnología de imágenes digitales ha generado nuevas posibilidades para efectuar una medición más precisa de características de las plantas. El fenotipado digital combina la recopilación masiva de fotografías de campo con análisis rápido de datos, bajo el impulso de la inteligencia artificial (IA). Los algoritmos modernos de IA poseen la capacidad de clasificar y contar objetos en una imagen de manera rápida, eficiente y precisa.
 

Desde hace varios años, la Alianza de Bioversity International y el CIAT ha estado colaborando con Mineral, una empresa de Alphabet que aplica los últimos adelantos en aprendizaje automatizado, inteligencia artificial y tecnología de percepción para dar mayor sostenibilidad a la agricultura (Mineral se graduó recientemente de X, la división de investigación y desarrollo o “moonshot factory” de Google responsable de innovaciones como los vehículos autónomos). Los avances iniciales se centraron en un robot explorador equipado con un sistema de circuitos de última generación y un arsenal de cámaras que recopilan imágenes de alta resolución. Con estos datos, se entrena constantemente la IA para el fenotipado de plantas, por ejemplo, para contar cada una de las flores en una planta que se encuentra dentro de un campo a lo largo de todo el periodo vegetativo, una tarea que sería imposible de efectuar de forma manual. Si bien dichas tecnologías se están utilizando en programas de mejoramiento del hemisferio norte (EE. UU. y Europa), estas no se encuentran accesibles en el hemisferio sur, donde convergen agricultura, cambio climático y pobreza. 

Un factor limitante de suma importancia para su accesibilidad es el costo. Las herramientas de fenotipado de alta tecnología y basadas en imágenes pueden costar desde decenas hasta cientos de miles de dólares, en tanto los teléfonos inteligentes constituyen una pequeña fracción de dichos costos. Por consiguiente, Artemis está desarrollando tecnologías de imágenes implementadas en teléfonos inteligentes basadas en la poderosa IA que puede utilizarse en teléfonos cotidianos que permiten a mejoradores y agricultores acceder a tecnología de vanguardia. Pero hacer coincidir la tecnología con las realidades en finca puede resultar complicado, pues las condiciones de Silicon Valley son totalmente diferentes de las realidades que se enfrentan en las granjas de los pequeños agricultores del hemisferio sur.

Este desafío ha llevado al equipo de Mineral de California al área rural de Tanzania. Y llegaron con preguntas: ¿Cuáles son los problemas que actualmente enfrentan los fitomejoradores? ¿De qué manera evalúan la productividad de sus cultivos los agricultores? ¿Qué oportunidades existen de aplicar la tecnología para generar cambios positivos en el actual sistema de mejoramiento y los campos de los agricultores?

Mientras nos encontramos parados entre surcos de plantas de fríjol, los agricultores locales intercambian observaciones acerca de todo, desde el número de vainas en cada planta, hasta el número de hojas. A los ingenieros en sistemas, esto les brinda la oportunidad de considerar la experiencia del usuario final y prever cómo superar barreras para asegurar el éxito de su desarrollo y adopción.

Tally Portnoi es una ingeniera en IA del MIT que recientemente ingresó a Mineral. Su experiencia en visión por computador se centra en el entrenamiento de IA para obtener información útil de imágenes: originalmente en el campo de la salud, pero ahora también en agricultura. Ella nos explica:

“Decidí hacer la transición hacia el sector agrícola para averiguar cómo alguien con mis competencias podía lograr un impacto en la mitigación del cambio climático. Ha sido de extrema importancia venir aquí y hablar directamente con los agricultores [sic] y comprender qué factores influyen en su toma de decisiones... Por ejemplo, el fríjol que pierde o cambia de color de manera más lenta, ¿por qué enfocaríamos el mejoramiento en algo así? A los agricultores les importa, porque les permite conservar su semilla por más tiempo y tener así un mayor control sobre el precio que obtendrán por su semilla. Esto no lo sabría si no hubiera venido aquí y hablado directamente con los agricultores”.

Luego, el equipo se dirige a la estación de campo de la Alianza en Arusha, ubicado en el Instituto de Investigación Agrícola de Tanzania (TARI, sus siglas en inglés) para conversar con el Dr. Teshale Mamo. Teshale es mejorador de fríjol, lo cual constituye tanto su profesión como su pasión. Originario de Etiopía, estudió agricultura en Italia y los Estados Unidos antes de tomar la decisión poco convencional de regresar al trabajo de campo en Tanzania. Ahora cuenta con décadas de experiencia en el desarrollo meticuloso de variedades adaptadas al entorno local en muchos países del mundo.

Al conversar con el equipo de Mineral, Teshale explica que las características favorables no solo abarcan el desempeño en el campo. En su mano sostiene su variedad favorita, un fríjol redondo de color amarillo denominado Njano en suajili. El breve tiempo de cocción de la variedad, su buen sabor y alta demanda en el mercado la hacen la variedad preferida en toda la región norte de Tanzania.
 

“¿Por qué me apasiona el mejoramiento? Quiero cambiar la vida de los agricultores y brindar al consumidor variedades buenas y sabrosas. Actualmente, el cambio climático es real y en nuestro programa de mejoramiento hemos estado trabajando para desarrollar variedades de fríjol que sean resilientes: variedades sostenibles y adaptadas al clima. Nuestra investigación se enfoca en la demanda del consumidor: quien lleva el hilo conductor es el consumidor, no nosotros”.

Mediante un enfoque de diseño centrado en el usuario, Artemis se fundamenta en la tecnología de Mineral originalmente desarrollada para los robots exploradores (rovers) que actualmente se encuentran en la sede de la Alianza en Colombia. Los desarrolladores sienten que la tecnología ha madurado lo suficiente para implementarse como una aplicación de teléfono móvil que pueda recopilar ampliamente y analizar imágenes de cultivos. Dada la presencia generalizada de teléfonos móviles en todo el mundo, la reducción de su costo y su creciente difusión en el hemisferio sur, estos pueden constituir una herramienta transformadora para llevar el fitomejoramiento a los agricultores: el fin último de la colaboración de la Alianza con Mineral. El científico de la Alianza David Guerena, que lidera Artemis, explica:

“Históricamente, ha existido una desconexión entre el proceso formal de fitomejoramiento y los agricultores. Los avances en mejoramiento se efectúan mediante fenotipado, que requiere ambientes controlados y se ve limitado por la cantidad relativamente reducida de fitomejoradores técnicamente capacitados. Artemis es una fuerza multiplicadora que replica el proceso de fenotipado de los fitomejoradores a través del poder de la IA y la presencia generalizada de los teléfonos inteligentes. Esta tecnología promete no solo aumentar la precisión del fitomejoramiento, sino llevar el proceso de mejoramiento de la estación de investigación a los campos de los agricultores”.

Al terminar nuestra visita de campo, disfrutamos de un almuerzo a base del fríjol local tuko pamoja, una frase en suajili que significa “estamos juntos”. Investigadores, mejoradores, ingenieros y agricultores se reúnen a la mesa, pero también para luchar contra el cambio climático, la pobreza y la inseguridad alimentaria mediante el perfeccionamiento del mejoramiento de cultivos.