La olivicultura, siendo una actividad ancestral y esencial en muchas regiones del mundo, enfrenta desafíos constantes en la identificación de variedades de olivo y en el reconocimiento temprano de enfermedades. El proyecto GEN4OLIVE, “Movilización de recursos genéticos del olivo mediante actividades de selección previa para hacer frente a los futuros desafíos y desarrollo de una interfaz inteligente para garantizar la disponibilidad de información para los usuarios finales”, respaldado por la Unión Europea a través del Programa Horizonte 2020, surge como una respuesta innovadora a los desafíos en la identificación y conservación de los recursos genéticos del olivo. Este proyecto pretende mejorar la movilización de los recursos genéticos del olivo y promover actividades destinadas a mejorar las características genéticas de los olivos antes de que se utilicen en programas formales de mejora. Para lograr estos objetivos, el proyecto caracteriza variedades (cultivares) de olivo y las cataloga en función de su resistencia al cambio climático, plagas y enfermedades, así como de su rendimiento y calidad de producción.
OliVaR es una herramienta pionera en la identificación de variedades de olivo y el diagnóstico de enfermedades
En respuesta a esta problemática y a la necesidad de una identificación precisa de los cultivares de olivo, GEN4OLIVE ha logrado un hito significativo con la creación de OliVaR, una herramienta revolucionaria basada en un modelo de aprendizaje profundo (Deep Learning) y diseñada para abordar los desafíos clave en la identificación de variedades de olivo y el reconocimiento de enfermedades. Desde sus primeros conceptos hasta la aplicación práctica en campos de olivos alrededor del mundo, OliVaR ha demostrado ser más que una simple solución técnica: es un cambio de paradigma.
El modelo OliVaR utiliza más de 72.000 fotografías de endocarpios de olivo -esto es, el hueso del olivo- que abarcan 131 cultivares diferentes, con el fin de mejorar la identificación de variedades. Este conjunto de datos extenso y diverso, que anteriormente no estaba disponible, sirve como base para el reconocimiento de variedades de olivo. Además, supera las limitaciones de métodos convencionales como la clasificación morfológica y el análisis genético -propensos a errores humanos y altos costes-, logrando de este modo una elevada precisión. Este nuevo sistema aprende mediante la extracción de características y reconocimiento de patrones, basándose en un amplio conjunto de datos. Su fiabilidad se atribuye a su entrenamiento, uso de aprendizaje profundo, escalabilidad, consistencia y manejo de errores, destacando por encima de todo su originalidad en la recopilación de datos llevada a cabo sin precedentes, la simplificación en el reconocimiento del endocarpio y, por tanto, la identificación de variedades.
Este artículo se sumerge en la génesis y la evolución de OliVaR, explorando cómo esta herramienta única marcará un antes y un después en la manera en que abordamos los problemas fundamentales de la olivicultura, evidenciando la necesidad crítica de soluciones innovadoras en este campo.
Conexiones globales: la colaboración internacional que hizo posible OliVaR
Entre los objetivos fundamentales de GEN4OLIVE figuran incrementar la movilización de los recursos genéticos del olivo y fomentar actividades de premejora. Un aspecto que subraya el éxito de GEN4OLIVE y, por ende, de OliVaR, es la colaboración internacional. Para lograrlo, se ha establecido una colaboración esencial entre 16 socios de siete países, permitiendo una sinergia única de habilidades y conocimiento, clave del éxito del proyecto. Cada socio desempeña un papel único y crucial en el mismo y, por tanto, en el desarrollo y aplicación de OliVaR, demostrando cómo la cooperación internacional es clave para abordar los desafíos globales en la olivicultura. El equipo incluye bancos de germoplasma internacionales de los cinco principales países productores de olivo (España, Italia, Grecia, Marruecos y Turquía), quienes contribuyen a la identificación y conservación del recurso genético del olivo.
La Universidad de Córdoba, como coordinador del proyecto, lidera los esfuerzos para desarrollar protocolos unificados que aseguren la evaluación de las variedades de olivo a distintos estreses bióticos y abióticos. Estos protocolos armonizados buscan garantizar resultados consistentes y comparables entre los bancos de germoplasma internacionales. Los objetivos clave de estos protocolos armonizados son dos:
1. Garantizar que los datos recopilados en los bancos de germoplasma se alineen con la misma realidad. Por ejemplo, confirmar que dos cultivares de diferentes países, a pesar de tener nombres diferentes, son efectivamente idénticos.
2. Estandarizar el protocolo de recolección de datos en diferentes ubicaciones geográficas. Esto implica establecer un protocolo uniforme, como medir la tolerancia a las heladas, para mantener la coherencia en el proceso de evaluación.
La Universidad de Roma La Sapienza es responsable de diseñar herramientas y plataformas que facilitan el acceso a información crucial para las partes interesadas en el sector oleícola. Una de esas herramientas consiste en un modelo de aprendizaje automático para mejorar la identificación de diversas variedades de olivo y el reconocimiento de enfermedades que ha resultado en la creación de la herramienta OliVaR, centrada en un modelo de aprendizaje profundo que se prevé revolucione este sector.
Por último, los bancos de germoplasma contribuyen a la creación de una base sólida para futuras investigaciones y proyectos. Junto con la Universidad de Córdoba, aportan valiosos conocimientos y experiencia en botánica. A nivel mundial, una red de 23 bancos de germoplasma, supervisados por el Consejo Oleícola Internacional, conserva y preserva los recursos genéticos del olivo. Los bancos de germoplasma colaboran para autenticar variedades de plantas, prevenir enfermedades y mantener bases de datos en línea. De este modo, los bancos de germoplasma involucrados en el proyecto contribuyen a la identificación y conservación del recurso genético del olivo. También tienen la tarea de completar el conjunto de datos de la Universidad de Roma con fotografías de endocarpios de olivo, siguiendo un protocolo definido por La Sapienza. Este conjunto de datos se utiliza para entrenar el modelo de aprendizaje automático desarrollado en el marco del proyecto.
En definitiva, la Universidad de Córdoba establece protocolos comunes y un lenguaje compartido entre los bancos de germoplasma, asegurando una base de conocimiento compartido. Al mismo tiempo, dichos bancos -siguiendo el protocolo de la Universidad de Roma- capturan fotografías de endocarpio, contribuyendo al conjunto de datos que alimenta el modelo de aprendizaje automático desarrollado por ésta.
Entre ciencia y olivos: los fundamentos teóricos que impulsan OliVaR hacia el éxito
En el corazón de OliVaR y su capacidad para revolucionar la identificación de variedades de olivo y el reconocimiento de enfermedades se encuentra una sólida base científica y teórica. De este modo, tres conceptos clave respaldan la lógica detrás del modelo OliVar:
• Los endocarpios de olivo poseen características únicas que permiten su diferenciación y asociación con variedades de olivo específicas.
• Una enfermedad induce un cambio visible en las hojas y ramas de un olivo que las altera de forma suficientemente significativa como para ser detectable.
• Las características de estos elementos se pueden extraer de una imagen del endocarpio o de las ramas/hojas del olivo y clasificarlas mediante una máquina.
Por tanto, el desarrollo del modelo OliVaR se basa en la premisa de que el endocarpio del olivo es un predictor fiable de la variedad, respaldado por clasificaciones morfológicas reconocidas internacionalmente. Sin embargo, a pesar de todos estos beneficios, realizar una caracterización morfológica precisa y fiable de las variedades de olivo requiere una formación exhaustiva y puede ser un proceso propenso a errores humanos.
En OliVaR, el análisis morfológico se combina con datos genéticos para maximizar la precisión
No obstante, el enfoque de OliVaR ha demostrado ser eficaz, ya que el análisis morfológico se combina con datos genéticos para maximizar la precisión, debido a que los marcadores genéticos aportan una mayor capacidad discriminatoria que los marcadores morfológicos.
El conocimiento botánico que conduce a la plataforma proviene de la experiencia de los bancos de germoplasma involucrados en el proyecto. La base de la plataforma se basa en investigaciones y observaciones de expertos de estos bancos, que constituyen la base para la aplicación práctica. Este conocimiento forma una sólida base científica que estableció los marcadores morfológicos y genéticos como los métodos más extendidos y aceptados por la comunidad para la identificación de variedades de olivo.
Cabe destacar por tanto la importancia de la combinación de datos morfológicos y genéticos que, junto con una exploración de la tecnología de aprendizaje profundo, han impulsado OliVaR. La fiabilidad del sistema se sustenta en un conjunto de datos amplio y diverso compuesto por más de 72.000 fotografías, el uso de técnicas de aprendizaje profundo, la escalabilidad del modelo y la consistencia y estandarización establecidas por los protocolos desarrollados en el proyecto. Esto ha permitido alcanzar un impresionante índice de precisión del 86%, lo que demuestra la calidad del modelo de aprendizaje automático a la hora de detectar una variedad de olivo.
En la mira de la precisión: fiabilidad, originalidad y limitaciones de olivar
La fiabilidad de OliVaR se sustenta en varios factores. Su capacidad para aprender y reconocer variedades de olivo supera a métodos convencionales, gracias a la amplitud del conjunto de datos y el enfoque de aprendizaje profundo. Además, la herramienta ha demostrado una capacidad de manejo de errores que supera a la de los expertos humanos, permitiendo incluso reintentos en casos de fallos.
El modelo pasa por una fase de entrenamiento para reconocer patrones y asociaciones entre las características extraídas y las variedades de olivo correspondientes. Utilizando un conjunto de datos etiquetados que contiene endocarpios de olivo y sus cultivares asociados, el modelo ajusta sus parámetros internos para minimizar los errores de predicción y mejorar su capacidad para diferenciar entre varias variedades de olivo. Posteriormente, clasifica las imágenes enviadas por los usuarios en función de sus características para evaluarlas en función del conocimiento adquirido sobre las variedades de olivo presentes en el conjunto de datos. En el caso de enfermedades, el sistema aprende discerniendo las alteraciones inducidas en las ramas y hojas por las condiciones del olivo mediante el análisis de imágenes.
La originalidad de OliVaR radica en su enfoque innovador para la identificación de variedades de olivo. Su capacidad para simplificar el proceso de reconocimiento del endocarpio, combinada con la extracción sistemática de síntomas e identificación de variedades, marca un hito en la aplicación de la Inteligencia Artificial a la agricultura. El modelo ha superado las expectativas al ofrecer contribuciones significativas al avance científico en el campo de la olivicultura, proporcionando herramientas prácticas y eficaces para los agricultores y científicos por igual.
Aunque existen limitaciones, como la incapacidad para identificar variedades no presentes en el conjunto de datos de entrenamiento y la vulnerabilidad a alteraciones físicas en las muestras, la fiabilidad y originalidad de OliVaR son innegables. A pesar de estas limitaciones, la originalidad del sistema radica en su conjunto de datos sin precedentes, la simplificación en el reconocimiento del endocarpio y la extracción sistemática de síntomas e identificación de variedades.
Revolucionando la olivicultura: una aplicación integral para el intercambio de información y el empoderamiento de los agricultores
La aplicación tiene dos funcionalidades principales: una relacionada con el intercambio de información y otra con el empoderamiento de los agricultores. Por un lado, OliVaR ofrece una biblioteca de variedades y enfermedades de olivos, permitiendo que todos los interesados accedan a la misma información de forma unificada. Como se ha comentado anteriormente, esta información está respaldada por protocolos compartidos y una terminología acordada por los diversos bancos de germoplasma que participan en el proyecto. Por otro lado, el proyecto GEN4OLIVE proporciona una herramienta que permite identificar con precisión variedades de olivos basándose en la imagen de un hueso de aceituna sin la ayuda de un experto.
Aunque están previstos talleres formativos y la herramienta estará disponible en los próximos meses, su uso es sencillo: los agricultores deben limpiar los huesos siguiendo un protocolo predefinido y tomar una foto del endocarpio de la aceituna. Los resultados se presentan como un porcentaje de coincidencia entre la entrada (una imagen del endocarpio) y las variedades en la base de datos, proporcionando probabilidades para cada variedad. Para reducir el riesgo de identificar incorrectamente una variedad, los agricultores pueden escanear varios huesos para mejorar la precisión de la identificación. El mismo proceso se aplica para la detección de enfermedades del olivo.
Horizontes infinitos: perspectivas futuras para GEN4OLIVE y olivar en la olivicultura global
El proyecto GEN4OLIVE y el modelo OliVaR han demostrado ser una combinación poderosa para abordar los desafíos en la identificación y conservación de las variedades de olivo. Con sólidos fundamentos científicos, colaboración internacional y un enfoque innovador, este proyecto está a la vanguardia de la investigación en olivicultura. A medida que se avanza hacia el futuro, las perspectivas incluyen la expansión de la aplicación de OliVaR, el fortalecimiento de la colaboración internacional y la continuación de la investigación para garantizar la sostenibilidad y diversidad genética del olivo. De este modo, se explorarán posibles expansiones en la aplicación de OliVaR, considerando su aplicación en otros cultivos y su adaptación para abordar problemas agrícolas más amplios. Además, se discuten estrategias para fortalecer aún más la colaboración internacional, enfatizando la importancia de continuar la investigación para garantizar la sostenibilidad y diversidad genética del olivo en el futuro.
Este cierre subraya la contribución esencial de GEN4OLIVE y OliVaR a la preservación de los recursos genéticos en la olivicultura. Estas innovadoras iniciativas y herramientas no sólo anticipan el futuro de este sector a nivel mundial, sino que también fomentan prácticas agrícolas que aseguran la conservación a largo plazo de la diversidad genética del olivo. Su impacto va más allá de las fronteras agrícolas al promover la gestión responsable de los recursos naturales y resaltar la importancia de un enfoque que garantice la viabilidad a largo plazo de la olivicultura.
Por Gloria Rodríguez Lepe 1, Mª Concepción Muñoz Díez 2, Hristofor Miho 3 y Óscar Montaño Ramos 4
1 Gestora de Proyectos Europeos de I+D en Santa Cruz Ingeniería
2 Coordinadora del proyecto GEN4OLIVE. Departamento de Agronomía (Grupo Investigación UCOLIVO), Universidad de Córdoba
3 Investigador del Departamento de Agronomía (Grupo Investigación UCOLIVO), Universidad de Córdoba
4 Gestor de Proyectos de I+D en BALAM Agriculture