En la tabla final del concurso PlanCLEF [3] el nombre del Tecnológico de Costa Rica (TEC) [4] aparece en las primeras siete posiciones. Eso lo logró un estudiante de Ingeniería en Computación [5], Juan Fernando Villacis Llobet, quien no solo ganó la competencia sino que dejó muy en alto el nombre de la Institución.
La prueba consistía en diseñar algoritmos de inteligencia artificial para el reconocimiento de imágenes de dominio cruzado de plantas a partir de pliegos de herbario y fotos en el campo.
Es decir, que el sistema identifique la especie de una planta a partir de una foto tomada en el campo, a pesar de que el sistema se entrenara fundamentalmente con fotos de pliegos de herbario.
Se participaba por equipos, pero Villacis tomó el reto de hacer la programación solo, recibiendo asesoría respecto a artículos recientes que podrían ser relevantes. Así, consiguió resultados extraordinarios, quedándose con los siete mejores lugares, y ocho entre los mejores 10.
“El concurso trataba de desarrollar algoritmos de inteligencia artificial que pudieran hacer clasificación de especies de plantas, es decir, de fotos de hojas, de madera o de flores, de especies de plantas. Pero la diferencia con la clasificación normal es que en esta ocasión el modelo se iba a entrenar con fotos de herbarios. Tradicionalmente los modelos se entrenan con fotos de plantas en su estado natural, como si estuvieran en el bosque y así. Pero en esta ocasión se utilizaron fotos de herbarios que son diferentes, significativamente, de las fotos de plantas en su estado natural”, explicó Villacis.
El estudiante participó como el equipo ITCR-Pl@ntNet [7], este segundo nombre es el del grupo de expertos con quienes realizó la práctica de especialidad para obtener el título de Ingeniero en Computación del TEC y que forma parte del Centro de Cooperación Internacional en Investigación Agronómica para el Desarrollo (Cirad), en Montpellier, Francia.
Justamente el tema del trabajo que realizó Villacis con los expertos de Pl@ntNet [8] fue la adaptación de dominios entre herbarios y plantas en su estado natural.
Pl@ntNet [9] es un proyecto que desarrolló una aplicación, del mismo nombre, que permite identificar miles de especies de plantas a partir de fotos. En junio de 2019, un equipo de investigadores del TEC desarrolló e hizo el lanzamiento del módulo de plantas de Costa Rica para este app. [10]
“La motivación detrás de esto es que hay muchas especies de plantas, especialmente de zonas tropicales, para las que es muy difícil conseguir especímenes en su estado natural, pero lo que sí se tiene es colecciones en herbarios, a veces hay más de 100 años de información de esas especies. Entonces la motivación es utilizar esas imágenes de herbarios que se tienen para hacer clasificación de especies de plantas a partir de fotos en su estado natural. Así se podría utilizar el modelo para un app que la gente podría descargar y usar en su teléfono”, detalló Villacis.
El costarricense explicará cómo alcanzó mejorar sus modelos en el taller LifeCLEF [6], parte de la Conferencia y Laboratorios del Foro de Evaluación (CLEF), que se desarrollará a finales de setiembre de manera virtual.
