Machine learning y control de plagas

IMAGE: Desert locust, gregarious phase (Public Domain)

Una plaga de langostas es algo que suena a maldición bíblica, y de hecho, lo es: algunas especies de langostas tienen, en su ciclo de desarrollo, una fase gregaria en la que migran en grandes enjambres de miles de millones de individuos, susceptibles de devorar cosechas enteras en algunos territorios. Este comportamiento está influenciado hormonalmente, cambia la fisonomía del insecto, y provoca su agrupamiento y su migración, lo que desencadena las plagas.

Históricamente, las plagas de langostas han sido una circunstancia contra la que se podía hacer más bien poco, más allá de resignarse o de, en algunas culturas, comerse las langostas, consideradas insectos comestibles. Desde el principio del siglo XX, tras alcanzarse una cierta comprensión de su ciclo vital – anteriormente las fases de desarrollo del animal se consideraban diferentes especies – se comenzaron a utilizar métodos para interrumpir su desarrollo, tales como cultivar el suelo donde depositaban los huevos, recogerlas con máquinas, con lanzallamas, o aplastándolas con rodillos y otros dispositivos mecánicos. El tratamiento mediante pesticidas también ha sido habitual, aunque se ha reducido en gran medida tras comprobarse su persistencia en la cadena alimentaria y su capacidad de bioacumulación.

La última plaga de langostas en África, entre los años 2003 y 2004, abarcó dos o tres generaciones de insectos, llegó a veintitrés países africanos, y tardó dos años en ser controlada. Ahora, a principios de 2020, Kenya, Somalia y Etiopía han sufrido la peor plaga de langostas de los últimos 70 años, que amenaza con sumir en la hambruna a millones de personas que dependen de sus cosechas para sobrevivir. Tras su paso, que ahora puede ser monitorizado con gran detalle, los científicos están avisando de la posibilidad de una segunda generación de insectos, potencialmente devastadora para la economía de unos 25 millones de personas en la zona. Para detener la plaga, es preciso predecir qué zonas son más susceptibles haber sido utilizadas para desovar y, en función de los parámetros meteorológicos, en dónde es más probable que se generen sus enjambres migratorios.

Aquí es donde el machine learning entra en juego: un modelo alimentado con datos meteorológicos como la fuerza y dirección del viento, la temperatura y la humedad ha logrado predecir con un 90% de confianza la ubicación futura de los enjambres de langostas. Ahora, los científicos están alimentando el modelo con datos de humedad del suelo y cubierta vegetal, intentando predecir los lugares en los que los insectos han puesto sus huevos y qué probabilidad tienen de eclosionar y ser viables, con el fin de concentrar en esas áreas los esfuerzos de fumigación. Los esfuerzos dedicados al control de las poblaciones de langosta, incluyendo el desarrollo de modelos computacionales e incluso la movilización del ejército, tienen un coste varios órdenes de magnitud inferiores que el coste de las cosechas que pueden llegar a perderse.

Las poblaciones de juveniles de langostas buscan desesperadamente vegetación con la que alimentarse, y su población se dispara en zonas en las que la humedad se sitúa entre el 50% y el 70%, y con temperaturas entre los 30ºC y los 40ºC. En el futuro, es perfectamente posible que la acción de plagas como las langostas se extienda a zonas previamente inéditas debido al cambio climático. Esa posibilidad lleva a que cada día sea más crucial la digitalización de la agricultura: regiones enteras sensorizadas capaces de recoger continuamente datos de humedad, temperatura, viento o cubierta vegetal, que permitan entrenar los modelos de desarrollo de estas plagas – e infinitas circunstancias más, como el granizo, etc., – monitorizar la explotación de los cultivos y tratar las áreas afectadas mediante métodos mecánicos o biológicos que permitan mantener la adecuada calificación y rentabilidad de las cosechas.

Si quieres evitar plagas de proporciones bíblicas, ve preparando las armas adecuadas para enfrentarte a ello. Y a día de hoy, esas armas incluyen, fundamentalmente, la generación de datos abundantes y adecuados, y el desarrollo de modelos de machine learning que permitan predecir su posible impacto.

Los tiempos cambian. Una barbaridad.


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14 comentarios

  • #001
    Jose Miguel - 6 marzo 2020 - 17:22

    ¿Y qué tal ML y control de epidemias?

    TOTAL FAILURE.

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    • Enrique Dans - 6 marzo 2020 - 17:24

      Es que es matemática, no magia. Si las langostas tomaran aviones y saltasen de un lado al otro del planeta sin parar, estos modelos seguramente también fallarían…

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      • Jose Miguel - 6 marzo 2020 - 17:31

        Admito lo que dices. pero no totalmente. Hay datos soy mutaciones de virus y sus consecuencias desde hace tiempo.

        Por otro lado debería haber modelos matemáticos sobre el contagio, porque datos deberían sobrar. Y poder ensayar qué medidas funcionan y cuales no antes de tomarlas.

        La ML es bastante el chocolate del loro. Hoy por hoy, sigue sin ser nada.

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  • #004
    Jose Miguel - 6 marzo 2020 - 17:41

    Lo quieras admitir o no, Enrique, ésta epidemia es una prueba de fuego para la AI y ML.De momento ni están ni se les espera.

    Vale que es matemática y quizá no podía ser preverse. Pero está aquí ya hace algunos meses y no hay modelos matemáticos que ayuden a tomar decisiones.

    Lo dicho BIG BLUFF. TOTAL FAILURE:

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    • Enrique Dans - 6 marzo 2020 - 18:35

      Lo dicho: te has creído que es una varita mágica. Y que puedes juzgar uno de los mayores avances de la humanidad como si fuera un juego de apuestas. En poco tiempo, tu comentario ganará el premio al ridículo…

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    • Enrique Dans - 10 marzo 2020 - 21:38

      Mira tu teoría del big bluff y el total failure, qué rápido se desmonta: «China suppressed Covid-19 with AI and big data»

      Ay, esos disparos desde la cintura…

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  • #007
    Xaquín - 6 marzo 2020 - 18:58

    Una cosa es que el aprendizaje automático esté en pañales. Y otra muy diferente es que no sepamos apreciar el futuro del ser humano que acaba de nacer (poe estar en…). En fin, que los que quieren ver a algún dios detrás de «las plagas», los seguiran «viendo», por muchos datos reales que se les ponga delante.

    Si en vez de favorecer en modo continuo el aramamentismo desaforado, que tanto oro produce (a algunos), podía ser que se favoreciera de verdad el estudio de producción agrícola, con escasas cantidades de tierra sostén y de nutrientes. Así se darían ciertos pasos, para hacer probable un viaje interplanetario, lo más pronto posible.

    Pero los derroteros fueron buscados por otro lado. Mayor rentabilidad económica de la producción agrícola, en vez de priorizar el equilibrio natural del planeta. Equilibrio para el que resulta inestimable la ayuda del aprendizaje automático.

    Algo reducible en palabras, más o menos, a menos drones espías y bombarderos, pero más drones colaboradores en la producción agrícola.

    En fin, nada diferente del ya consabido lema de «más educación y menos guerra».

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  • #008
    Enrique - 6 marzo 2020 - 22:13

    Off-topic:
    Estudio de la ideología de los periodistas de EEUU en Twitter. Clarísima preponderancia de las ideas de izquierda o extrema izquierda.

    Pero el problema es que hay bots de derecha.

    https://www.dropbox.com/s/ifmpw7fr7w9p8q6/HHM_Media_Bias_Science_Submission.pdf?dl=0

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    • Matt - 7 marzo 2020 - 01:39

      Si es que está claro. La prensa de Estados Unidos es toda roja y el PSOE es comunista.

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      • Gorki - 7 marzo 2020 - 12:08

        Lo mejor para estar informado de una forma neutral, leer Granm, Imprescindible sus tiras comicas.
        http://www.granma.cu/

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  • #011
    Gorki - 7 marzo 2020 - 12:03

    Decíia el dia 25/10/18 https://www.enriquedans.com/2018/10/el-gran-problema-y-los-pequenos-gestos.html

    El problema es que el ser humano se ha transformado en una plaga mundial de 7.000,000.000 de individuos. Hasta el siglo XIX, la naturaleza con sus cuatro tradicionales armas, la mortalidad infantil, el hambre, las pestes y las guerras. conseguía , mas o menos, mantener el número de seres humanos dentro de algo aceptable para el planeta.

    Pues bien la Naturaleza parece que despierta:

    Hambre – La plaga de langosta puede llevar el habre a la parte occidental de África

    Mortalidad infantil – Epidemia de sarampión en Africa, ¿Por qué si hay vacunas? Porque no se vacuna, debido a una Fake News de Tam-Tam, las vacunmnas estan adulteradas para hacer infertiles a los africanos. En «culta» ·Europa la Fake News, dice que se vuelven autistas y tampoco se vacuna a mucho niños.

    Peste – Sida, Evola, Coronavirus,…. Habrá alguna que tenga éxito. Por ciero mi abuelo murió en la Gripe Española.con 32 años

    Guerra – La de Siria lleva 19 años, y corre el riesgo de extenderse, estan involucrados, USA Rusia UE Iran. Israel, Irqak….

    Mas valiera utilizart toda nuestra inteligencia natural y artificial, a solucionar el autentico problema que es la superpoblacion, de forma menos traumatica a como lo hace la «madre» Naturaleza.

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    • Juan Manuel Paredes Arjona - 9 marzo 2020 - 02:40

      ¿19 años la Guerra Siria? Creo que te sobra el 1 por lo menos

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      • Gorki - 10 marzo 2020 - 20:40

        Puede que sobre uno o dos. A los contendientes se les deben haber hecho muy largos estos años.

        La Guerra Civil de España, duró tres años y ochenta anos después,. todavia nos acordamos.

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  • #014
    Andreu - 10 marzo 2020 - 20:32

    Como aspecto colateral, me pregunto si se tiene en cuenta el papel de esas «plagas» en el planeta más allá de la perspectiva humana a corto plazo. Quiero decir, que seguro que habrá otras especies que se alimentan de esas langostas, o quizá tengan un papel regenerador de la biodiversidad vegetal, etc.

    Cuando se creo el parque natural de Yosemite en California se prohibió a los insensatos indígenas prenderle fuego al bosque cada pocos años para ganar espacio para sus cultivos. Ahora se sabe con certeza que esos pequeños incendios controlados limpiaban el bosque y evitaban que incendios mayores acabaran con las milenarias secuoyas como sí pasó luego.

    Perdón, cierro reflexión colateral.

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