PlantVillage es un proyecto iniciado por los biólogos Marcel Salathé (EPFL – Escuela Politécnica Federal de Lausana) y David Hughes (Universidad Estatal de Pensilvania). Ellos empezaron publicando 50.000 imágenes de libre acceso de cultivos infectados y sanos. Estas imágenes permitirán en el futuro desarrollar algoritmos que diagnostiquen automáticamente la enfermedad que afecta a una planta.
La herramienta es gratuita y la puedes descargar para tu smartphone (Apple Store) o consultarla en linea.
Con esta iniciativa esperan que la comunidad especializada comparta también sus imágenes de plantas enfermas.
Las enfermedades de las plantas llevan consigo en muchos países del mundo graves hambrunas. Hasta ahora las plantas enfermas se diagnosticaban mediante inspección visual, ahora también se usan métodos mas avanzados pero no al alcance de la mayoría de los agricultores. Pero la primera línea de defensa sigue siendo el buen ojo de los agricultores de todo el mundo, la mayoría de los cuales no tienen acceso a asesoría experta o métodos avanzados de identificación.
La idea de Marcel Salathé y David Hughes es proporcionar a los desarrolladores de software la “materia prima” para construir algoritmos de aprendizaje automático, detectando patrones en un determinado conjunto de datos.
Desarrollando un algoritmo con suficiente precisión, se podría permitir a los agricultores tomar fotos de sus cultivos enfermos y obtener un diagnóstico instantáneo y asesoramiento sobre el tratamiento desde su smartphone.
Esa es la evolución que quieren para su página web, PlantVillage, uno de los mayores archivos libres del mundo de conocimiento científico sobre enfermedades en las plantas. Tienen información sobre 154 tipos diferentes de cultivos con más de 1.800 enfermedades, creciendo día a día.
Pero eso no es todo, PlantVillage también se ha organizado como una red de expertos que ayudan a personas de todo el mundo para encontrar soluciones a sus problemas.
El objetivo final es dejar que el smartphone haga la mayor parte del diagnóstico, para que los expertos humanos puedan centrarse en los casos raros y más difíciles.
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