Modelos matemáticos para predecir plagas: el poder de los datos y los algoritmos

Las alertas se reciben en el móvil. Y, con la misma precisión con que los servicios meteorológicos indican probabilidades de precipitación, viento o tormentas, el software que predice plagas indica en qué momento existe mayor riesgo para un cultivo en función de los cambios en el estado biológico de una determinada especie. A partir de ese conocimiento, el personal técnico puede tomar sus decisiones. Y actuar con máxima precisión y, al mismo tiempo, con el máximo respeto medioambiental.

Es el poder de los datos y los algoritmos. El uso de modelos matemáticos para el control de plagas es una poderosa herramienta que la tecnología digital pone al servicio de la innovación agraria para fomentar una producción más eficaz y, al mismo tiempo, más respetuosa con el medio natural. No es de extrañar que tanto las universidades como diversas entidades públicas y privadas estén potenciando el desarrollo de estas herramientas. Pero, ¿cómo se crea un modelo matemático? 

· DEL ESTUDIO BIOLÓGICO A LA PREDICCIÓN MATEMÁTICA

La creación de un modelo eficaz tiene necesariamente que partir de datos de calidad. Básicamente, todos los modelos trabajan con dos tipos de informaciones:  

  • En primer lugar, es necesario conocer con detalle loprincipios biológicos más relevantes de la especie que se va a modelar. Hay que conocer su ciclo biológico, su tasa de desarrollo, los coeficientes térmicos de supervivencia, sus patrones espaciales, el hábitat, etc. 
  • El segundo grupo de datos relevantes es el que está relacionado con el ambiente y las variables climáticas: precipitación y grado de humedad y temperatura son los elementos más significativos, pero en modelos de máxima precisión también se usan datos topográficos (altitud, pendiente, orientación) y otros relacionados con los tipos de suelo. 

Así, cruzando los datos biológicos de la plaga con las condiciones ambientales de un espacio geográfico concreto es como se crean mapas que predicen la distribución potencial de una especie dentro en una parcela 

Estos mapas se crean siguiendo diferentes métodos. Unos son puramente estadísticos, otros aplican técnicas de aprendizaje o inteligencia artificial y algunos mezclan varios algoritmosEn ciertos casos, para la creación de mapas se incorporan informaciones adicionales procedentes de imágenes captadas por satélite o por dron. 

Estos mapas se crean siguiendo diferentes métodos. Unos son puramente estadísticos, otros aplican técnicas de aprendizaje o inteligencia artificial y algunos mezclan varios algoritmosEn ciertos casos, para la creación de mapas se incorporan informaciones adicionales procedentes de imágenes captadas por satélite o por dron (en el pasado Magnet Magazine tienes información sobre este tema).

Más de un siglo de ecuaciones nos avalan 

La precisión alcanzada por estos modelos matemáticos es muy importante, incluso asombrosa; pero lo cierto es que estamos ante una ciencia que lleva mucho tiempo entre nosotros, pues nació de la mano de la sanidad pública a principios del siglo XX. Entonces, el escocés Ronald Ross demostró que la malaria se transmite a través de un mosquito (lo que le valió el Premio Nobel de Medicina en 1902) y trabajó en los primeros modelos matemáticos que explicaban el contagio-propagación de la enfermedad. Sus publicaciones abrieron la puerta a la colaboración entre matemáticos y biólogos y con aquellas primeras ecuaciones nació una metodología que ahora amplifica su poder y su precisión gracias a nuestra actual capacidad para capturar datos de la realidad y procesarlos con ayuda de la computación. 

Por qué trabajar con modelos matemáticos 

Son muchas las razones para trabajar hoy con mapas predictivos nacidos de modelos matemáticos. Estas son algunas: 

  • Mejoran la rentabilidad de las explotaciones porque permiten tratar plagas en el momento preciso, con más precisión y menos fitosanitarios. 
  • Facilitan el uso de herramientas de biocontrol, pues permiten diseñar programas de actuación muy bien definidos y muy eficaces sin usar agentes químicos clásicos.  
  • Ayudan a luchar contra nuevas plagas, cada vez más frecuentes debido al comercio internacional y la emergencia climática. 
  • Permiten trabajar desde la prevención, en lugar de enfrentarse al problema cuando ya está en el terreno. 

En un escenario comercial en el que los consumidores exigen cada vez menos residuos y más respeto por el espacio natural, los modelos matemáticos serán cada vez más importantes. Porque anticipar la presencia de plagas equivale a poder tratarlas en el momento más adecuado con la mínima afectación medioambiental posible. Todo un logro que nació con las ecuaciones escritas por un médico en La India hace más de un siglo. 

5/5

Otros artículos de interés

Alessandra Moccia, experta en políticas regulatorias de biocontrol

Alessandra Moccia, experta en asuntos reglamentarios de biocontrol “Si Europa no da prioridad al registro de productos
Leer más >>

Agricultura hidropónica urbana: ¿ciencia ficción o futuro inmediato?

Agricultura hidropónica urbana: ¿ciencia ficción o futuro inmediato? Actualmente, más de la mitad de la
Leer más >>

Comprar por internet también la comida fresca

Comprar por internet también la comida fresca: la revolución de Amazon quiere llegar a nuestras
Leer más >>