{"id":59511,"date":"2021-06-23T08:18:47","date_gmt":"2021-06-23T06:18:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.irta.cat\/noticia\/un-algoritmo-para-medir-la-morfologia-de-la-fruta\/"},"modified":"2024-11-06T10:00:22","modified_gmt":"2024-11-06T09:00:22","slug":"un-algoritmo-para-medir-la-morfologia-de-la-fruta","status":"publish","type":"noticia","link":"https:\/\/www.irta.cat\/es\/noticia\/un-algoritmo-para-medir-la-morfologia-de-la-fruta\/","title":{"rendered":"Un algoritmo para medir la morfolog\u00eda de la fruta"},"content":{"rendered":"\n
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Planta con fresas (fuente: CRAG)<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

Un equipo investigador del CRAG presenta una herramienta inform\u00e1tica automatizada para el an\u00e1lisis fen\u00f3mico completo de la morfolog\u00eda de la fruta con m\u00ednima intervenci\u00f3n del usuario.<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Combinando m\u00e9todos lineales, multivariados y de aprendizaje profundo, el c\u00f3digo desarrollado est\u00e1 disponible de forma abierta para la comunidad.<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La automatizaci\u00f3n de la medici\u00f3n del fenotipo contribuir\u00e1 decisivamente a aumentar la eficiencia de la mejora vegetal de una manera r\u00e1pida y econ\u00f3mica.<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Un equipo investigador del Centro de Investigaci\u00f3n en Agrigen\u00f3mica (CRAG<\/a>) ha desarrollado un m\u00e9todo inform\u00e1tico automatizado y rentable para evaluar la forma y el color de la fruta que contribuir\u00e1 a aumentar la eficiencia agr\u00edcola.<\/strong> El estudio, publicado en la revista cient\u00edfica Plant Phenomics<\/em><\/a>, se ha realizado utilizando im\u00e1genes de fresa, aunque su algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico se puede aplicar f\u00e1cilmente a otros frutos como manzanas, tomates y c\u00edtricos. El software ideado tambi\u00e9n puede predecir virtualmente la forma y apariencia de la fruta, proporcionando una poderosa herramienta de simulaci\u00f3n para dise\u00f1ar nuevos cruces. El equipo investigador ha dado acceso abierto al c\u00f3digo para que la comunidad lo adapte a sus necesidades.<\/p>\n\n\n\n

En un contexto de crecimiento exponencial de la poblaci\u00f3n mundial y de incremento de las \u00e1reas de sequ\u00eda a causa del cambio clim\u00e1tico, es imprescindible optimizar la producci\u00f3n de alimentos de forma significativa.
Durante las \u00faltimas d\u00e9cadas, el aumento de la eficiencia de los sistemas frut\u00edcolas \u2013uno de los principales objetivos del A\u00f1o Internacional de las Frutas y Verduras (AIFV)<\/a> designado por la Asamblea General de la ONU\u2013
se ha logrado gracias a los programas de mejora vegetal que se han beneficiado del desarrollo de tecnolog\u00edas gen\u00f3micas. Sin embargo, la mejora vegetal involucra tanto la gen\u00f3mica como la fen\u00f3mica \u2013la expresi\u00f3n de un genoma en distintos ambientes que da lugar a rasgos medibles diferenciados\u2013, y la automatizaci\u00f3n de las mediciones fen\u00f3micas es uno de los mayores desaf\u00edos y oportunidades para incrementar el ritmo de la selecci\u00f3n artificial y lograr la agricultura de precisi\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Dado que la apariencia de la fruta influye cr\u00edticamente en la aceptaci\u00f3n de los consumidores, con diferentes preferencias entre comunidades y alrededor del mundo, los rasgos morfol\u00f3gicos como la forma, el tama\u00f1o y
el color son muy relevantes en los programas de mejora vegetal. La caracterizaci\u00f3n manual de tales rasgos es costosa e inexacta, pero hoy en d\u00eda se pueden tomar cientos de fotograf\u00edas de frutas cultivadas en diferentes condiciones ambientales, incluso en el campo, para recolectar informaci\u00f3n fen\u00f3mica objetiva. Por lo tanto, el desarrollo de herramientas anal\u00edticas nuevas y mejoradas capaces de transformar autom\u00e1ticamente esta gran cantidad de datos en informaci\u00f3n valiosa es clave para promover la evaluaci\u00f3n de la apariencia de la fruta<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Implementando algoritmos de aprendizaje profundo<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

En este estudio, el equipo investigador tom\u00f3 fotograf\u00edas externas y de medio corte de unas 2000 fresas de diferentes l\u00edneas de mejora proporcionadas por la empresa Planasa, recolectadas en la campa\u00f1a 2018 en Huelva (Espa\u00f1a), la principal zona productora de fresa en Europa. \u201cEvaluar la forma de un objeto dado, una fresa en este caso, a partir de una fotograf\u00eda no es tan sencillo como pueda parecer. Los descriptores lineales
cl\u00e1sicos \u2013\u00e1rea, per\u00edmetro, altura, anchura\u2026\u2013 tienen ciertas limitaciones que llevan a la p\u00e9rdida de informaci\u00f3n relevante al simplificar extremadamente las caracter\u00edsticas morfol\u00f3gicas. Para evaluar la forma
de modo m\u00e1s detallado, complementamos estos m\u00e9todos lineales con t\u00e9cnicas multivariadas y de aprendizaje profundo<\/strong>\u201d, explica la primera autora del art\u00edculo, Laura M. Zingaretti, que realiz\u00f3 este trabajo como parte de su tesis doctoral en el CRAG.<\/p>\n\n\n\n

Por primera vez, este trabajo aplica t\u00e9cnicas de aprendizaje profundo, una clase de algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico, para evaluar la forma de la fruta<\/strong>. Combinando estos m\u00e9todos con mediciones lineales y multivariantes, el equipo investigador ha sido capaz de generar un software automatizado que analiza patrones de forma y color extra\u00eddos de im\u00e1genes de fresa. La herramienta desarrollada est\u00e1 bastante m\u00e1s automatizada que sus predecesoras, ya que requiere una m\u00ednima intervenci\u00f3n del usuario y un tiempo de computaci\u00f3n limitado, lo que proporciona una forma econ\u00f3mica y r\u00e1pida para la evaluaci\u00f3n fen\u00f3mica<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Una herramienta para mejorar la eficiencia agr\u00edcola<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

\u201cAdem\u00e1s del an\u00e1lisis morfol\u00f3gico, nuestra herramienta de aprendizaje profundo presenta una novedosa idea para simular virtualmente nuevas formas de frutos<\/strong>, ya que es capaz de predecir la apariencia de los frutos de nuevos cruces. Este aporte puede ser muy valioso en el primer paso de los programas de mejora vegetal, ya que permitir\u00eda evaluar varios cruces sin necesidad de probarlos directamente en campo, ahorrando tiempo y recursos\u201d, se\u00f1ala Miguel P\u00e9rez-Enciso, investigador ICREA en el CRAG y codirector de la tesis.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a>
La primera autora del art\u00edculo, Laura M. Zingaretti (centro), ha realizado este trabajo
como parte de su tesis doctoral en el CRAG, codirigida por la investigadora del IRTA en el CRAG Amparo Monfort (izquierda) y por el investigador ICREA en el CRAG Miguel P\u00e9rez-Enciso (derecha). Fuente: CRAG.<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

El m\u00e9todo desarrollado demuestra que la forma y el color de la fruta se pueden evaluar r\u00e1pida y autom\u00e1ticamente y que son bastante heredables, lo que permitir\u00e1 a las personas dedicadas a la mejora vegetal tomar decisiones r\u00e1pidamente para modificar la apariencia de los productos agr\u00edcolas. \u201cEste estudio tiene un impacto directo en el sector agr\u00edcola, ya que los algoritmos est\u00e1n dise\u00f1ados para obtener par\u00e1metros morfol\u00f3gicos de forma eficiente y econ\u00f3mica<\/strong>. Adem\u00e1s, esta herramienta tiene el potencial de ser adaptada para medir los rasgos fen\u00f3micos visuales de los frutos directamente en el campo, para analizar otras caracter\u00edsticas de conformaci\u00f3n de las plantas (hojas, flores, ra\u00edces\u2026), o para la evaluaci\u00f3n temprana de enfermedades\u201d, agrega Amparo Monfort<\/a>, investigadora del IRTA en CRAG y codirectora del trabajo.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":6924,"template":"","categoria_noticia":[],"etiqueta_filtrar_noticia":[9456],"class_list":["post-59511","noticia","type-noticia","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","etiqueta_filtrar_noticia-genomica-vegetal"],"acf":[],"yoast_head":"\r\nUn algoritmo para medir la morfolog\u00eda de la fruta » IRTA<\/title>\r\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\r\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.irta.cat\/es\/noticia\/un-algoritmo-para-medir-la-morfologia-de-la-fruta\/\" \/>\r\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\r\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\r\n<meta property=\"og:title\" content=\"Un algoritmo para medir la morfolog\u00eda de la fruta » IRTA\" \/>\r\n<meta property=\"og:description\" content=\"Un equipo investigador del CRAG presenta una herramienta inform\u00e1tica automatizada para el an\u00e1lisis fen\u00f3mico completo de la morfolog\u00eda de la fruta con m\u00ednima intervenci\u00f3n del usuario. 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