El proyecto europeo GEN4OLIVE, del que forma parte la Universidad de Córdoba, ha diseñado una inteligencia artificial (IA) para identificar las distintas variedades de olivo a partir de fotos de huesos de aceitunas.
La iniciativa, según ha informado este martes la Universidad de Córdoba en un comunicado, ha contado con la participación de bancos de germoplasma de olivo de Marruecos, Grecia, Italia y Turquía para reunir más de 150.000 fotos de 133 variedades de olivo de la cuenca mediterránea.
La Universidad de Córdoba ha jugado un papel fundamental en el desarrollo de esta herramienta denominada 'OliVaR', al ser el centro que más información ha aportado con datos de 63 variedades procedentes de su Banco de Germoplasma.
El Departamento de Informática de la Universidad La Sapienza de Roma ha sido el encargado de recopilar la información y crear el algoritmo para esta herramienta, que propone un nuevo enfoque para identificar variedades y automatiza el proceso tradicional de clasificación morfológica.
Se trata de un sistema de aprendizaje mediante ensayo y error, basado en ‘machine learning’, en el que "entrenamos a la máquina para que aprenda a través de sus propios fallos", recoge el comunicado que añade que ha demostrado una precisión en torno al 90 %.
Las entidades que participan en el proyecto han acordado protocolos "muy estrictos" para unificar sus metodologías de trabajo y generar imágenes que permitan la optimización del algoritmo.
El resultado es "una inteligencia artificial que ha demostrado ser capaz de detectar detalles morfológicos que incluso escapan al ojo humano".
Después de tratar los datos, arroja una relación de las posibles variedades que tienen distintos grados de compatibilidad con la muestra fotografiada.
Este sistema de ‘machine learning’ será la base de una aplicación que va a permitir a agricultores o viveristas identificar de manera fácil y rápida la variedad de olivo con la que trabajan.
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