Históricamente basado en la tradición y la experiencia, el proceso de toma de decisiones en la agricultura se ha transformado en los últimos años gracias a las innovaciones tecnológicas que amplían la producción y aportan soluciones a los retos que plantean las plagas, las limitaciones naturales de las tierras cultivables y los efectos del cambio climático.
Un ejemplo de ello, es como las innovaciones tecnológicas han permitido avances significativos en el diagnóstico de la calidad de las semillas. Este es un tema de gran importancia, ya que las semillas de calidad fisiológica superior son las que presentan un mayor nivel de madurez fisiológica y la integración de métodos rápidos y precisos para separarlas contribuye a mejorar de forma realmente significativa los rendimiento en el campo.
Investigadores brasileños han desarrollado una técnica para ayudar a seleccionar semillas de soja y otras leguminosas de acuerdo con los estados de madurez, asegurando la calidad fisiológica sin destruir las muestras.
Los científicos utilizaron la luz y la inteligencia artificial (IA) para demostrar que la fluorescencia de la clorofila es un indicador eficaz y fiable de la madurez de las semillas de soja, validando los resultados mediante algoritmos de aprendizaje automático. La novedosa técnica podría utilizarse para clasificar semillas comerciales.
“Considero esta investigación todo un hito. Hasta la fecha, ningún estudio en la literatura científica ha abordado la posibilidad de separar semillas basándose en la fluorescencia de la clorofila. El uso de modelos de aprendizaje automático basados en la imagen de autofluorescencia-espectral de las semillas de soja permite la selección de semillas según su estado de maduración, especialmente utilizando las combinaciones de excitación/emisión de 405/600 y 660/700 nm. Se trata de un gran avance en el conocimiento científicos, pudiéndose utilizar el método para otras legumbres a parte de la soja”, explica Thiago Barbosa Batista, primer autor del paper, recientemente publicado en la revista Frontiers in Plant Science.
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