Investigadores del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) y el Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (Conicet) de Argentina, en colaboración con la Universidad de Trento (Italia), desarrollaron SunPheno, la primera herramienta de IA de acceso abierto que utiliza imágenes de teléfonos celulares para identificar automáticamente las etapas de crecimiento del girasol. Diseñada para apoyar el mejoramiento genético de cultivos y la gestión de campos, la plataforma se centra en fases clave del desarrollo, como la senescencia foliar, una característica estrechamente relacionada con el llenado del grano y el potencial de rendimiento.
“La senescencia es un proceso complejo, regulado por factores internos y externos, que implica una disminución de la fotosíntesis. Si logramos sincronizar correctamente este proceso con las etapas fenológicas, podemos maximizar el rendimiento”, explicó Melanie Corzo, investigadora doctoral de Iabimo, Unidad Ejecutiva de Doble Dependencia INTA-Conicet.
El equipo compiló una base de datos de 25.000 imágenes de campo capturadas con teléfonos celulares. Estas fotos, tomadas de dos líneas endogámicas desarrolladas a través del programa de mejoramiento del INTA, se etiquetaron manualmente para entrenar un modelo de aprendizaje automático que ahora puede diferenciar automáticamente entre las etapas vegetativa y reproductiva, según un comunicado de prensa.
“Este sistema permite eliminar la subjetividad en la evaluación de la fenología del girasol, algo fundamental tanto para la investigación como para la producción”, explicó Corzo, quien anticipó que el próximo paso será escalar el modelo para que funcione con imágenes tomadas por drones y satélites.
Según Paula Fernández, investigadora y coordinadora de la línea de investigación en genómica y ecofisiología del girasol en el IABIMO, la unidad conjunta INTA-Conicet, SunPheno también ofrece información valiosa sobre el inicio de la senescencia en diferentes genotipos. Esta información podría ayudar a refinar las estrategias de selección genética para desarrollar híbridos que utilicen los recursos de forma más eficiente.
“Para ello, primero se toman fotos con teléfonos celulares y luego se evalúa en campo el estado fenológico de estos genotipos de girasol”, explicó. “La célula se convirtió en una herramienta masiva de fenotipado: generamos más de 5.000 imágenes por campaña y el modelo nos permite clasificarlas automáticamente”, afirmó Fernández, y agregó que el desarrollo “es de gran relevancia porque es la primera plataforma del cultivo de girasol que permite identificar las etapas del cultivo, claves para identificar los componentes que determinan su rendimiento”.
