Inteligencia artificial halla las mejores variedades de fríjol tépari, resistente a sequías

El ingeniero agrónomo Diego Felipe Conejo Rodríguez, estudiante del Doctorado en Ciencias Agrarias, identificó los mejores grupos ecológicos del fríjol tépari –especie nativa del sur de Estados Unidos y el norte de México con gran potencial alimenticio– luego de analizar muestras tomadas de la colección de 320 variedades de esta leguminosa resguardadas en el Banco de Germoplasma del Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT), ubicado en el Valle del Cauca.

La colección incluye especímenes obtenidos desde la caliente Arizona, al sur de Estados Unidos, pasando por Sonora en México, Honduras y El Salvador, hasta terminar en Costa Rica. De ese recorrido, el investigador tuvo en cuenta 60 variables ambientales como clima, topografía, suelo, vegetación, temperatura, precipitación (lluvias) y altitud.

Para explorar la gran cantidad de información obtenida y llegar a las mejores variedades, el ingeniero utilizó técnicas avanzadas de análisis de datos respaldadas por IA, para lo cual aplicó la “minería de rasgos adaptativos”, técnica que identifica las características o los rasgos específicos que les otorgan a ciertas variedades de fríjol tépari capacidad para crecer en entornos muy calientes. 

Hoy adelanta su investigación con el apoyo de estudiantes de la Maestría en Ciencias Agrarias de la UNAL Sede Palmira y expertos del CIAT, trabajando en la caracterización de estos grupos con el propósito de mejorarlos genéticamente para que se puedan ser utilizar en regiones afectadas por las oleadas de calor que provocan pérdidas de hasta el 15 % en la producción de los cultivos. En Colombia, estas se encontrarían en el Caribe.

Según el experto, “también es crucial identificar las barreras de la cultura alimenticia que juegan un papel muy importante en la diversidad genética y que han limitado la adopción directa de estas variedades en algunas zonas en donde no las consumen, a fin de incentivar su cultivo eficiente”.

IA y fríjol

En la minería de rasgos adaptativos se utilizaron sensores remotos en las zonas estudiadas, como cámaras y otros dispositivos, para recopilar datos de las plantas, como la forma de las hojas, el color de las flores, la producción de semillas y otros atributos relacionados con el tamaño y la capacidad para resistir el estrés térmico y la sequía. 

“Un ejemplo sencillo de un sensor remoto es la cámara de un teléfono celular, que puede capturar rasgos como formas o colores mediante imágenes. En este caso empleamos sensores especializados que nos permitieron medir la fotosíntesis en diversas etapas del cultivo y casi en tiempo real”, explica el experto.

También analizaron el tiempo durante el cual las plantas desarrollan y producen sus flores, el peso de las vainas que contienen y protegen las semillas, y la superficie de las hojas, lo que les proporcionó información valiosa sobre cómo influyen las condiciones geográficas en las características del frijol, pues en algunos lugares su color es blanco y en otros se torna marrón.

De los 6 grupos ecológicos identificados 2 son silvestres y 4 son cultivados o domesticados. Además encontraron algunos con diferentes niveles de sensibilidad a las altas temperaturas e intensidad lumínica, hallazgos que proporcionan una base sólida para seleccionar los genotipos con mayor adaptabilidad a regiones específicas con condiciones ambientales particulares.

Para el investigador Conejo, de la Alianza de Bioversity International y el CIAT, “los agrónomos deben formarse y tener la capacidad de trabajar con grandes dimensiones de datos”, técnicas que requieren con urgencia su uso en la seguridad alimentaria y el desarrollo rural”. Como líder del proyecto destaca la importancia de la colaboración del investigador Javier Gereda, del CIAT, y el aporte de Jorge Aragón y Estephania Nieto Ortiz, estudiantes de la Maestría en Ciencias Agrarias de la Facultad de Ciencias Agropecuarias de la UNAL Sede Palmira.