{"id":2563,"date":"2023-12-27T18:48:22","date_gmt":"2023-12-27T17:48:22","guid":{"rendered":"https:\/\/innova.campogalego.gal\/?p=2563"},"modified":"2023-12-27T18:48:22","modified_gmt":"2023-12-27T17:48:22","slug":"inteligencia-artificial-para-encontrar-las-mejores-setas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/innova.campogalego.gal\/es\/forestal-es\/inteligencia-artificial-para-encontrar-las-mejores-setas.html","title":{"rendered":"Inteligencia artificial para encontrar las mejores setas"},"content":{"rendered":"

La graduada en Biolog\u00eda Laura Iglesias Bernab\u00e9 ha descubierto interacciones clave entre las propiedades del suelo y los factores clim\u00e1ticos en el micelio de ‘Boletus edulis’ y ‘B. reticulatus’. La investigaci\u00f3n se desarroll\u00f3 en sotos de casta\u00f1os de diferentes edades, con aplicaci\u00f3n de inteligencia artificial (IA). Este estudio lo ha realizado durante su tesis doctoral en la Facultad de Biolog\u00eda de la Universidad de Vigo y en coordinaci\u00f3n con el Centro de Biotecnolog\u00eda de la empresa Hifas Foresta, ubicado en Bora (Pontevedra), donde se situaron los sotos experimentales.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Pedro Pablo Gallego, catedr\u00e1tico de Universidad adscrito al departamento de Biolog\u00eda Vegetal y Ciencia del Suelo de la Uvigo, codirector de la Tesis y coordinador de esta investigaci\u00f3n, indica que el reto del trabajo estaba en analizar simult\u00e1neamente un elevado n\u00famero de factores que afectan al micelio (parte del hongo que se desarrolla en el suelo). <\/p>\n

\u00abHasta el momento el efecto de dichos factores se analizaba mediante correlaciones entre ellos y estad\u00edstica tradicional, pero faltaba una visi\u00f3n global. Por eso, la \u00fanica forma que hay para analizar todo el conjunto de factores es emplear unos algoritmos de IA, concretamente las redes neuronales artificiales (en ingl\u00e9s ANNs)\u00bb. El profesor explica que estas ANNs permiten construir modelos matem\u00e1ticos con los datos y la propia IA busca patrones en los que se pueden observar las interacciones entre los factores y determinar aquellos que son claves.<\/p>\n

El principal objetivo de este estudio fue determinar la posible interacci\u00f3n de los factores abi\u00f3ticos (suelo y clima) sobre la concentraci\u00f3n micelial y frecuencia de los hongos ectomicorr\u00edzicos Boletus edulis y B. reticulatus. La frecuencia y concentraci\u00f3n del micelio de Boletus se determinaron durante tres meses (septiembre, octubre y noviembre) y dos a\u00f1os (2018 y 2020), en tres huertos de casta\u00f1os h\u00edbridos de 40, 10 y 3 a\u00f1os. <\/p>\n

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Laura Iglesias durante la extracci\u00f3n de material de seta para su establecimiento en cultivo in vitro. Foto de Pedro Pablo<\/p><\/div>\n

Seg\u00fan indican en el estudio, en Espa\u00f1a, el casta\u00f1o ocupa 272.400 ha, siendo la especie dominante en 154.500 ha. Adem\u00e1s, Galicia es la principal zona del pa\u00eds de esta especie vegetal, y tanto masas forestales como plantaciones cultivadas de casta\u00f1o cubriendo una superficie total de 49.308 ha. Tambi\u00e9n comercializan y exportan, anualmente, entre 100.000 y 800.000 kg de setas de Boletus en la provincia de Lugo (Galicia, Espa\u00f1a).<\/p>\n

Un software para generar conocimiento<\/strong>
\nLa combinaci\u00f3n ANNs con l\u00f3gica difusa, denominada \u00abl\u00f3gica neurodifusa\u00bb (en ingl\u00e9s, neurofuzzy logic; NF), permiti\u00f3 la construcci\u00f3n de dos modelos robustos. \u00abUsando el software FormRules que combina ANNs y NF, fuimos capaces de generar modelos que son capaces de generar nuevo conocimiento, facilitando la interpretaci\u00f3n de los resultados\u00bb. El porfesor incide en que es un sistema muy potente y muy f\u00e1cil de entender y usar por no expertos en IA. Recuerda que \u201cnuestro grupo de investigaci\u00f3n lleva desde 2009 utilizando redes neuronales; no es un tema nuevo, a pesar de la alarma que se est\u00e1 generando estos d\u00edas sobre la IA\u201d. <\/p>\n

En el primer modelo, utilizando el a\u00f1o, el mes y la parcela de muestreo como datos de entrada, NF identific\u00f3 interacciones ocultas entre el a\u00f1o y el mes en la concentraci\u00f3n de micelio de B. edulis. Tambi\u00e9n entre la parcela y mes de muestreo en la frecuencia del micelio de B. reticulatus, mejorando as\u00ed la informaci\u00f3n obtenida del an\u00e1lisis estad\u00edstico tradicional. <\/p>\n

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Boletus edulis en cultivo in vitro sobre placa Petri. Fotos de Paco Gallego<\/p><\/div>\n

En el segundo modelo, esos tres factores se desagregaron en 44 entradas, incluidas 20 propiedades del suelo y 24 factores clim\u00e1ticos, siendo NF capaz de seleccionar solo 8 como factores cr\u00edticos para explicar la variabilidad encontrada en ambas especies de Boletus con respecto a la frecuencia y concentraci\u00f3n del micelio. Espec\u00edficamente, NF seleccion\u00f3 dos propiedades qu\u00edmicas del suelo (capacidad de intercambio cati\u00f3nico y carbono total) y tres propiedades f\u00edsicas (macroagregados, porosidad total y humedad del suelo a capacidad de campo), as\u00ed como sus interacciones con elementos clim\u00e1ticos (diferencia acumulada entre precipitaci\u00f3n y potencial).<\/p>\n

Resultados del estudio<\/strong>
\nLas interacciones clima-suelo, a trav\u00e9s del balance h\u00eddrico y la disponibilidad de agua en el suelo, junto con ciertas propiedades qu\u00edmicas y f\u00edsicas (macroagregados, porosidad) del suelo, han sido los principales determinantes de la frecuencia micelial y la concentraci\u00f3n de dos Boletus.<\/p>\n

B. edulis y B. reticulatus han encontrado condiciones m\u00e1s favorables en 2020 y en noviembre, probablemente debido a las mayores precipitaciones que caracterizaron este a\u00f1o al final del verano. Sin embargo, difer\u00edan completamente en cuanto a los requisitos del suelo, ya que el micelio de B. reticulatus se encuentra con mayor frecuencia en huertos maduros de 40 a\u00f1os y m\u00e1s dependiente de la alta disponibilidad de agua y porosidad del suelo que B. edulis. Esta \u00faltima especie se distribuy\u00f3 por igual en todos los huertos, especialmente en noviembre, y se vio afectada significativamente por el contenido de C y los macroagregados del suelo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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