Con tecnología 4.0 se puede detectar y seguir la aparición de hongos en maíz

Montería, Córdoba. Uno de los primeros logros del Centro Regional de Investigación, Innovación y Emprendimiento (Criie) de Córdoba – Circular Agroindustrial 4.0 es conocer a través del monitoreo, qué día y bajo qué condiciones aparece el hongo Helminthosporium maydis en cultivos de maíz.

Los resultados de la investigación se lograron con el proyecto Hypercorn que fue uno de los ganadores de la convocatoria realizada por Verticali, operador del proyecto de creación de los Criie de Córdoba y La Guajira, con recursos del ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación. La investigación estuvo a cargo de la doctora en ingeniería fotónica, Claudia Serpa Imbett.

“Básicamente el objetivo era poder a través de tecnología 4.0 predecir y seguir la aparición de hongos en maíz y desarrollamos, desde la investigación y desarrollo, el procesamiento de imágenes para poder llegar a cuáles eran las condiciones mínimas de detección de cámaras especializadas en fase temprana, que es fase vegetativa, lo que era la aparición del hongo en maíz, Helminthosporium que es uno de los hongos de mayor impacto económico y de mayor aparición en Córdoba que puede incluso dañar el 100 % del cultivo. Entonces desarrollamos esa tecnología de detección de hongo en maíz”, explica la investigadora Claudia Serpa.

Claudia Serpa.

Uno de los objetivos de la convocatoria era específicamente trabajar con el maíz para detección de hongos, entonces el proyecto fue aplicado por la línea temática que propuso en ese momento, el Criie. Y basados en esa problemática se desarrolló este proyecto para proponer una alternativa de detección remota y temprana de hongos en maíz.

“Se hizo la medición en un cultivo experimental con condiciones controladas, básicamente un cultivo experimental de 500 metros cuadrados. La fase del proyecto era para probar la tecnología, para probar que sí funcionaba. Hicimos el experimento controlado para hacer nuestro sistema que en estos momentos está funcionando, tenemos toda la parte de algoritmos de procesamiento de imágenes que nos permiten analizar métricas y decir de ese cultivo de 500 M2 qué tanto por ciento está infectado y qué tanto por ciento está sano”, agrega Serpa Imbett.

El hongo que se estudió fue sugerido por los ingenieros agrónomos que participaron en las mesas de trabajo del Criie ya que el hongo es uno de los que más impacto económico tiene y que mayor severidad y velocidad de propagación tiene.