¿Cómo la inteligencia artificial ayuda a blindar los cultivos de arroz en Colombia frente a plagas y cambio climático?

El arroz constituye uno de los ejes esenciales para la seguridad alimentaria y la economía de los pequeños productores rurales en Colombia. Sin embargo, este cultivo se enfrenta a la amenaza constante de más de una docena de enfermedades, como el añublo de la panícula, causado por el hongo Pyricularia oryzae. Este patógeno resulta especialmente dañino porque actúa sobre la espiga del arroz durante su periodo reproductivo, obstaculizando el llenado de los granos y ocasionando pérdidas económicas que impactan la subsistencia de miles de familias campesinas, según se detalla en la fuente original.

Ante este panorama, la investigadora Deidy Viviana Rodríguez Almonacid, magíster en Meteorología de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL), diseñó un modelo predictivo que representa una innovación significativa al integrar, por primera vez en el país, registros climáticos históricos recopilados entre 1970 y 2019 con reportes fitosanitarios de Fedearroz del periodo 2012-2019. Gracias al uso de algoritmos de aprendizaje automático desarrollados en Python y R —lenguajes de programación especializados para análisis de datos—, este modelo evalúa las condiciones climáticas de las dos semanas previas a la aparición de un brote y entrega un mapa de riesgo que anticipa la posibilidad de manifestación de enfermedades en los cultivos de arroz.

Este enfoque resulta novedoso porque permite anticipar los riesgos y orientar el uso moderado y racional de fungicidas, minimizando las consecuencias económicas y ambientales derivadas del control químico indiscriminado. La importancia de considerar el clima queda clara en palabras de Rodríguez Almonacid, quien advierte que pequeñas variaciones de temperatura pueden incrementar la probabilidad de presencia del añublo hasta en un 90%, especialmente en regiones donde convergen alta humedad y lluvias frecuentes, como Meta y Casanare. Esta sensibilidad concuerda con investigaciones recientes del Instituto Internacional de Agricultura Tropical, que confirman el efecto acelerador que tienen las fluctuaciones térmicas sobre los patógenos en cultivos.

El contexto del cambio climático agrava aún más este reto. La intensificación del calor global, registrada por el Servicio Climático de la Unión Europea que documenta para 2024 un incremento de temperaturas superior a 1.5 °C, amplía las zonas vulnerables y hace que áreas previamente protegidas enfrenten la llegada de nuevas plagas y enfermedades. A esto se suman los fenómenos de El Niño y La Niña, que modifican las condiciones de humedad y precipitación, factores que favorecen la proliferación de agentes fúngicos y comprometen la estabilidad del abastecimiento de arroz en Colombia.

La escala del cultivo de arroz en Colombia ilustra la magnitud del desafío: en 2020 se cultivaron 596.414 hectáreas en 23 departamentos, involucrando a más de 16.000 productores que gestionan cerca de 25.000 unidades productoras agropecuarias. Con un volumen anual de aproximadamente 2.2 millones de toneladas de arroz en cáscara (DANE, 2021), cualquier emergencia fitosanitaria representa un riesgo directo para la economía y la seguridad alimentaria de amplios sectores poblacionales.

La introducción de sistemas predictivos basados en big data y modelación climática, como el desarrollado por Rodríguez Almonacid, se alinea con las recomendaciones de la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO), que subraya los beneficios de la agricultura de precisión para optimizar insumos y mitigar el impacto ambiental. Experiencias en Asia y África han demostrado que las alertas tempranas mejoran la adaptación de los cultivos a nuevas condiciones climáticas, promueven la sostenibilidad y fortalecen la resiliencia del sector agrícola.

Colombia enfrenta ahora el reto de democratizar el acceso a esta tecnología, llevando el conocimiento y la capacidad de anticipar brotes a los agricultores más vulnerables, que no cuentan con herramientas diagnósticas avanzadas. La colaboración entre la UNAL, Fedearroz y el Laboratorio de Computación y Análisis Epidemiológico sienta las bases de un sistema agrícola más inteligente, resiliente y sustentable frente a los desafíos del cambio climático y la variabilidad ambiental.

Así, esta investigación no solo propone una solución tecnológica, sino que redefine la relación entre clima, sanidad vegetal y seguridad alimentaria, posicionando al país a la vanguardia en respuesta a los desafíos de las enfermedades emergentes asociadas al cambio climático.

El aprendizaje automático hace referencia a un conjunto de algoritmos informáticos que permiten analizar grandes volúmenes de datos y reconocer patrones para generar predicciones sin intervención humana directa. En este caso, los algoritmos programados en los lenguajes Python y R permiten interpretar simultáneamente informes meteorológicos históricos y registros de enfermedades, calculando la probabilidad de que aparezca el añublo en función de variables climáticas recientes. La relevancia de incorporar este enfoque radica en su capacidad para transformar grandes y complejos conjuntos de datos agroclimáticos en herramientas prácticas y accesibles para la toma de decisiones en el sector productivo agrícola.

La agricultura de precisión se basa en el uso de tecnología para gestionar los cultivos de manera más eficiente, aplicando insumos como fertilizantes y pesticidas solamente donde y cuando son necesarios. En el contexto colombiano, donde el cambio climático ha incrementado la frecuencia y severidad de eventos climáticos extremos que favorecen enfermedades como el añublo, un sistema de alerta anticipada resulta clave para reducir pérdidas económicas, optimizar recursos y salvaguardar la seguridad alimentaria. Además, permite a los productores adaptarse y mitigar efectos adversos, construyendo sistemas agrícolas más fuertes y sostenibles.