Tecnología
Un teléfono inteligente ayuda a combatir enfermedades en los cultivos
Un dispositivo portátil podría ayudar a los agricultores a identificar plantas enfermas y tal vez reducir las pérdidas agrícolas. Es como una prueba de estreptococo para tomates y tubérculos.
El tizón tardío es una enfermedad común de plantas como los tomates y las papas, capaces de eliminar cultivos enteros en campos a escala comercial.
Causada por un patógeno similar a un hongo, aparece primero como lesiones negras o marrones en las hojas, tallos, frutos o tubérculos.
Si las condiciones son favorables, puede propagarse rápidamente a otras plantas a través del suelo húmedo y como esporas esparcidas por el viento.
Pequeños productores: los mas vulnerables
A mediados del siglo XIX, el tizón tardío causó la hambruna irlandesa de la papa. Hoy todavía causa más de 6.700 millones de dólares en pérdidas anuales en todo el mundo.
Las pequeñas granjas y los productores orgánicos son a menudo los más afectados porque tienen menos recursos para identificar y tratar la enfermedad.
Pero los agricultores pueden tener una nueva arma para agregar al arsenal. La tecnología, diseñada por investigadores de la Universidad Estatal de Carolina del Norte, se basa en la ciencia de los olores sutiles de las plantas.
Tecnología para el diagnóstico de cultivos
Puede reconocer las plantas enfermas temprano mediante el uso de una tira de prueba simple que se conecta a un lector en un teléfono inteligente.
Las plantas emiten señales químicas desde sus hojas, no muy diferente de las feromonas liberadas por los humanos.
«Si una planta está enferma, el tipo y la concentración de estos compuestos orgánicos volátiles cambian», dijo Qingshan Wei, ingeniero biomolecular de la Universidad Estatal de Carolina del Norte.
Al muestrear el perfil de emisiones de una planta, un agricultor puede evaluar si una muestra de su cultivo está infectada o no, dijo el Dr. Wei.
Herramienta para ayudar a combatir plagas
Si el agricultor sospecha que se está produciendo una infección por tizón tardío, puede quitar una hoja de una planta viva y colocarla en un pequeño frasco de vidrio cubierto.
Después de que los compuestos volátiles de la hoja se hayan acumulado durante aproximadamente 15 minutos, se retira la tapa y se bombea el aire del frasco a un dispositivo lector conectado a la parte posterior de un teléfono inteligente.
Dentro del lector de cada teléfono inteligente hay una tira de papel especialmente tratada con tintes orgánicos y sensores de nanopartículas desarrollados por los investigadores.
Pruebas a nivel de nanopartículas
Al interactuar con los compuestos volátiles de la planta, la tira cambia de color para indicar la presencia o ausencia del patógeno. Es como un kit de embarazo casero para tomates, o una prueba de estreptococos para tubérculos.
En las pruebas de prueba de concepto, el Dr. Wei y su equipo descubrieron que la tecnología podía detectar con precisión los cambios en 10 moléculas de olor de plantas diferentes.
Los resultados del equipo fueron publicados el pasado lunes en la revista Nature Plants.
IDENTIFICÁ MALEZAS CON TU CELU#TecnoespacioAJU
Con la aplicación Xarvio SCOUTING, cualquier persona con un teléfono inteligente puede identificar amenazas de malezas y enfermedades en una variedad de cultivos, como poroto y soja.
Enteráte en un click!https://t.co/FfgNXYhZsZ pic.twitter.com/B6UVXFabu8— AJU (@AJUSRL) June 19, 2019
Pruebas integradas para varias enfermedades
La prueba también puede distinguir entre las infecciones de tizón tardío y otras enfermedades del tomate que parecen similares, como la mancha foliar de Septoria y un hongo que causa el «tizón temprano».
Actualmente, los agricultores deben enviar muestras de hojas a laboratorios especializados si no pueden identificar la aparición de la enfermedad a simple vista.
Esto cuesta más y retrasa la identificación de la enfermedad, lo que aumenta las probabilidades de que el patógeno se propague.
Con información de: ACN|NYtimes.com
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Tecnología
Gigantes de IA de acuerdo en frenar su desarrollo
Los gigantes de IA de acuerdo en frenar su desarrollo. El jefe de OpenAI, Sam Altman, y el director de xAI, Elon Musk, dijeron este sábado 12 de septiembre que coinciden con el CEO de Anthropic, Darío Amodei, en que es necesario pisar el freno en el desarrollo de la inteligencia artificial, tras varios incidentes preocupantes.
Amodei, hizo un llamado el sábado a que las empresas de inteligencia artificial (IA) avancen de manera más lenta y cautelosa en el desarrollo de esta poderosa tecnología, y afirmó que la prevención de riesgos es primordial.
«Debemos reducir el ritmo al que mejoramos las capacidades de los modelos de IA. El progreso seguirá pareciendo rápido, y debemos hacer un uso inteligente del tiempo que ganemos», escribió Amodei en una entrada de blog.
«No construir la tecnología priva a la humanidad de beneficios o simplemente pone la IA en manos de poderes autoritarios, mientras que construirla demasiado rápido es imprudente. Hemos tratado de buscar una vía intermedia», dijo Amodei, que cofundó Anthropic con su hermana Daniela en 2021.
«Pero en los últimos meses me he convencido de que abordar plenamente los riesgos requiere aún más prudencia», afirmó.
Gigantes de IA de acuerdo en frenar su desarrollo
Altman y Musk reaccionaron a su escrito. «Estoy de acuerdo con Darío», escribió Altman en X, añadiendo que su empresa seguirá el ejemplo de Amodei al aceptar evaluadores externos de seguridad.

¿Cambio?
La declaración de Amodei coincide, además, con otro llamamiento de Anthropic, a principios de junio, para ralentizar o suspender el desarrollo de la IA.
Luego, a finales de julio, Altman dijo que los desarrolladores quizá tengan que frenar voluntariamente sus rápidos avances para dar a la sociedad la oportunidad de ponerse a tiro.
OpenAI había revelado que durante las pruebas, los modelos de IA se escaparon de su entorno confinado, se conectaron a internet e infiltraron Hugging Face, un sitio que los desarrolladores utilizan para almacenar y compartir código.
A principios de esta semana, Coxon, de 27 años, hizo sonar la alarma tras haber pasado los tres últimos años preentrenando modelos de IA, primero en OpenAI y luego, este año, en su rival Anthropic, al que consideraba más cauto en su enfoque.
El preentrenamiento es la etapa en la que los modelos de IA absorben cantidades ingentes de datos.
«Las personas que construyen IA creen firmemente que podría matarnos a todos antes de que termine la década», afirmó en una publicación en X.
La superinteligencia es el punto teórico en el que las capacidades de la IA superan a la inteligencia humana.
Advertencia
Amodei advirtió que el incidente de Hugging Face no debería tomarse como un caso aislado.
«Un enjambre de agentes (de IA) actuó esencialmente como un colectivo fanáticamente devoto, llevando a cabo ciberataques contra objetivos que no se les pidió atacar y que eran ajenos a la tarea en cuestión», explicó.
Amodei también sugirió que las empresas trabajen juntas para establecer normas de seguridad comunes y afirmó que apoyaba algún tipo de cooperación gubernamental sobre esta cuestión.
A principios de agosto, el gobierno estadounidense instauró un proceso voluntario de revisión de seguridad para modelos avanzados de IA antes de su lanzamiento, pero los parámetros de ese programa son poco claros.
Los observadores de la industria dicen que no están seguros de cuán efectivo sería, ya que la administración del presidente Donald Trump hasta ahora ha favorecido un enfoque desregulador hacia la mayoría de las industrias, incluida la tecnológica.

ACN/MAS/AFP
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