Detective vegetali e ingegneri dell'Università della Florida stanno utilizzando l'intelligenza artificiale per individuare precocemente una malattia in modo che i coltivatori che producono zucca estiva possano tenerla sotto controllo. La diagnosi precoce offre agli agricoltori la possibilità di ottenere un raccolto migliore.
La zucca estiva e invernale viene coltivata a fini commerciali in tutto lo stato, in particolare nel sud-est e nel sud-ovest della Florida. Nel 2019, secondo il National Agricultural Statistics Service dell’USDA, i coltivatori della Florida hanno raccolto 7,700 acri di zucca, con un valore di produzione di 35.4 milioni di dollari. Ma la malattia dell’oidio, comune in tutto il mondo, può ridurre i raccolti.
"L'ambiente ideale per l'infezione dell'oidio è il clima umido, la piantagione ad alta densità e l'ombra", ha affermato Yiannis Ampatzidis, assistente professore di ingegneria agricola e biologica dell'UF/IFAS e coautore di uno studio nuovo studio sulla diagnosi precoce dell'oidio, pubblicato sulla rivista Biosystems Engineering.
Per lo studio, i ricercatori dell'UF/IFAS hanno utilizzato un sistema di rilevamento collegato ai droni per raccogliere dati spettrali dell'oidio sulla zucca estiva nei campi e nei laboratori dell'UF/IFAS Southwest Florida Research and Education Center.
I ricercatori dell'UF/IFAS hanno utilizzato una tecnologia che non si basa sui sintomi visivi per rilevare l'oidio, ha affermato Ampatzidis. Gli occhi umani possono vedere solo la parte luminosa dello spettro elettromagnetico. Questa tecnologia può “vedere” di più. Pertanto, i ricercatori hanno utilizzato questo studio per identificare le migliori lunghezze d’onda per il rilevamento precoce dell’oidio – su foglie che non presentavano sintomi o mostravano sintomi precoci.
I ricercatori hanno utilizzato l’apprendimento automatico – un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale – che può “imparare” dai dati spettrali per rilevare l’oidio. I dati provenivano da droni e sistemi di rilevamento a terra. Il modello di apprendimento automatico addestrato ha identificato l’oidio in diversi stadi di sviluppo della malattia, ha affermato Ampatzidis. Il sistema di apprendimento automatico costruisce un modello matematico per rilevare l’oidio senza essere programmato da un essere umano per seguire passaggi specifici.
Con le immagini e l'analisi della riflettanza spettrale delle foglie di zucca, gli scienziati hanno rilevato polvere circa il 95% delle volte. Infatti, anche senza sintomi visibili della malattia, la tecnologia ha mostrato ai ricercatori la malattia dall’82% all’89% delle volte.
"È fondamentale identificare precocemente l'oidio, poiché la malattia si diffonde rapidamente e le lesioni aumentano di dimensioni, sviluppando un rivestimento polveroso bianco o grigio", ha affermato Ampatzidis, consulente di facoltà di Jaafar Abdulridha, il ricercatore post-dottorato dell'UF/IFAS che ha guidato lo studio.
Pamela Roberts, professoressa di patologia vegetale dell'UF/IFAS, ha bisogno di dati da ingegneri come Ampatzidis, per aiutarla a trovare le malattie nelle prime fasi. Lo paragona alla diagnosi precoce delle malattie umane.
"Il rilevamento precoce di qualsiasi problema di salute, sia nell'uomo che nelle piante, offre le migliori possibilità di controllarlo attraverso un intervento precoce", ha affermato Roberts, coautore dello studio. “Allo stesso modo, le malattie delle piante sono più facilmente controllate precocemente quando la popolazione patogena è bassa, rispetto a quando l’epidemia avviene più tardi”.
"Inoltre, questa tecnologia potrebbe effettivamente ridurre l'uso di spray chimici, eliminando le applicazioni che potrebbero essere effettuate prima che ci sia effettivamente qualsiasi malattia da controllare", ha affermato. “Poiché l’oidio è un problema cronico della zucca nel sud-ovest della Florida, è solo questione di quando, e non se, apparirà la malattia. Una tempistica accurata dell’uso dei fungicidi, sia nell’agricoltura convenzionale che in quella biologica, può aumentare l’efficacia del prodotto e diminuire le perdite”.
I principali sintomi dell'oidio sono macchie o chiazze bianche, solitamente sulle foglie. La diagnosi dell'oidio nelle prime fasi dell'infezione è difficile a causa dei sintomi sulle foglie più basse e più mature, spesso coperte da altre foglie.
“In breve, una malattia potrebbe modificare le proprietà delle foglie e influenzare la quantità di luce riflessa dalle foglie in aree al di fuori dello spettro visibile, che gli esseri umani non possono vedere”, ha detto Ampatzidis.
- Brad Buck, Università della Florida