El proyecto “Transformación digital del sector agroindustrial aplicado al banano orgánico” logró mejorar la producción del banano en Piura con su rápida detección de plagas. Este fue desarrollado por investigadores de la UDEP y de la Universidad de Surrey, del Reino Unido, junto a la asociación de agricultores Asprobo.
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El proyecto promueve la “agricultura inteligente” a través de la aplicación de inteligencia artificial, el internet de las cosas y big data. La implementación de esta tecnología es a favor del acceso a la información en tiempo real de la productividad, calidad y seguridad del banano orgánico. Este fue el resultado del proyecto pionero de investigación de la Universidad de Piura (UDEP).
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“Teniendo en cuenta que el Perú cubre el 3 % del consumo de banano orgánico en el mundo, y Piura es el cuarto productor de este fruto a nivel nacional, el proyecto busca desarrollar una estructura digital, basada en el internet de las cosas y el cálculo computacional en la nube o Cloud Computing. Usando hardware de bajo costo y de bajo consumo, como sensores inteligentes, entre otras herramientas tecnológicas”, declaró José Manrique, investigador y coordinador del proyecto.
Control de plagas en parcelas piuranas
Asimismo, Manrique informó que el proyecto fue aplicado en las parcelas piuranas de banano orgánico de la Asociación Asprobo del distrito de Buenos Aires. En ellas logró optimizar el manejo de control de plagas. Además, hizo posible la predicción del comportamiento de thrips, un insecto que causa la plaga de mancha roja que destruye hasta el 40% de los sembríos.
“Para el desarrollo del proyecto se instaló una red de sensores, con tecnología IoT, que permitió recopilar información en tiempo real y diseñar modelos de predicción, basados en inteligencia artificial, con el fin de mejorar la productividad en las parcelas de banano orgánico”, declaró.
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Finalmente, Manrique señaló que el proyecto logró cumplir con todos sus objetivos planteados.
“Gracias a la información meteorológica obtenida con la red de sensores y a los datos sobre los thrips recopilados anteriormente, se desarrollaron modelos de predicción basados en técnicas de inteligencia artificial para estimar, con una semana de anticipación, la cantidad de thrips en las parcelas. De esta manera, se logró mejorar el manejo preventivo de esta plaga”, acotó.
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