Científicos brasileños desarrollaron una plataforma para diagnosticar la roya asiática de la soja, una de las enfermedades más graves que afectan al cultivo. La tecnología integra la inteligencia artificial (IA) con el análisis combinado de datos climáticos, agronómicos y de imágenes digitales, según informó el portal de Embrapa.
El sistema basado en la nube evalúa el riesgo de aparición de enfermedades y genera informes con recomendaciones técnicas de gestión, contribuyendo a decisiones más precisas en los campos, de acuerdo con la institución brasileña.
La herramienta recopila datos de sensores ambientales, imágenes digitales de hojas y parámetros agronómicos como cultivar, espaciamiento y calendario de siembra. Los resultados se presentan en un panel de control en línea, que permite a los agricultores seguir series temporales de datos climáticos e imágenes de plantas.
El sistema fue desarrollado como parte del proyecto Herramienta Digital Avanzada para la Gestión de Riesgos Agrícolas, con financiación de la Fundación Estatal de Investigación de São Paulo (Fapesp). La iniciativa formó parte de los estudios doctorales del informático Ricardo Alexandre Neves en la Universidad Federal de São Carlos (UFSCar), con Paulo Cruvinel, investigador de Embrapa Instrumentation (SP), como asesor.
El estudio “Un sistema de inteligencia basado en la nube para el análisis de riesgo de roya asiática en cultivos de soja” fue publicado en julio de 2025 por la revista AgriEngineering.
Los científicos desarrollaron el sistema mediante investigación en granja, utilizando un modelo que incorpora variables climáticas, datos relacionados con plantas de soja y datos obtenidos de imágenes digitales de hojas de soja. Se observaron variables climáticas durante el periodo de monitorización de áreas.
«La tecnología clasifica la preferencia a la enfermedad en tres niveles—bajo, medio y alto—dependiendo de la combinación de variables relacionadas con el estadio de la infestación. Eso permite diagnosticar y pronosticar el control de enfermedades con mayor eficacia y precisión», añade Neves. Según él, el nivel de favorabilidad se define mediante inferencia estadística basada en el comportamiento del conjunto de variables.
Los investigadores explican que el sistema funciona combinando datos. Los principales permiten analizar factores esenciales para el desarrollo del hongo, como el periodo de humedad de la hoja —humedad relativa superior al 90 %, en el rango de temperatura entre 15°C y 28 °C— o el punto de rocío.
El trabajo utiliza técnicas avanzadas y específicas de procesamiento para extraer información de imágenes digitales de hojas de soja. Los patrones de color, como el verde, el amarillo y el marrón, están asociados con las etapas de progresión de la enfermedad.
Cruvinel informa que, para combinar los datos, el estudio evaluó dos métodos. Al final, la elección del sistema fue el modelo de Cadenas de Markov Ocultas, que proporciona robustez, eficacia y eficiencia al proceso de toma de decisiones. Esta metodología resultó superior a la lógica difusa, logrando una precisión del 100% en los escenarios evaluados para el riesgo de aparición de roya asiática en zonas de soja.
«El modelo desarrollado para combinar datos sobre diferentes variables permitió estructurar un conjunto completo de reglas que consideran sistemáticamente distintas situaciones en las que la enfermedad es probable que ocurra», afirma el investigador.
Durante el estudio de cuatro años con el cultivar convencional BRS 536 de Soja Embrapa, los investigadores utilizaron más de 2 gigabytes de datos por ciclo de cultivo, considerando información recogida en campos reales durante el cultivo, en parcelas georreferenciadas en la región de Poxoréu-MT y fotografiada bajo índices de iluminación conocidos.
[Foto: Soja con roya / Gentileza Embrapa]
