Un modelo de inteligencia artificial descifra las señales eléctricas de las plantas

Hablar de una «conversación» entre el ser humano y las plantas puede parecer más propio de la ficción, pero un grupo de investigadores e inversores ve en ello una oportunidad tecnológica seria. Las plantas, contra lo que solemos imaginar, no son organismos completamente silenciosos: por sus tejidos vivos circulan impulsos eléctricos minúsculos que varían con la sed, la falta de luz o el estrés de las raíces. Y la pregunta que ocupó a una empresa emergente llamada Electric Plant fue: ¿qué pasaría si pudiéramos leer esos impulsos y traducirlos a información comprensible para el agricultor?

De un estudio científico casual a una empresa emergente

La historia comenzó cuando uno de los fundadores se topó con un artículo científico que describía un experimento sencillo pero fascinante: una planta de interior conectada a sensores y a una plataforma móvil. Las señales eléctricas que recorrían los tejidos de la planta eran leídas por un panel de control, que desplazaba la plataforma hacia la fuente de luz cuando la planta «pedía» más. Aquel experimento fue el punto de partida de un proyecto más amplio.

El fundador se asoció después con un neurocientífico que había trabajado previamente en proyectos vinculados a la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzados de Defensa de Estados Unidos (DARPA), y juntos pusieron en marcha la empresa, que dedicó tres años a recopilar datos biológicos para entrenar un modelo al que llamaron «Bombadil»: un gran modelo especializado en interpretar las señales bioeléctricas de las plantas.

Nueva financiación para llevar la tecnología al mercado

La compañía obtuvo una ronda de financiación inicial de 11,2 millones de dólares liderada por los fondos Onto Ventures y Climactic, con la participación de varios fondos e inversores particulares. La previsión es destinar los recursos a ampliar la producción de sensores y a comercializar el modelo entre agricultores y responsables de la gestión forestal.

¿Por qué no bastan las herramientas actuales?

Hoy los agricultores recurren a herramientas como las sondas de suelo, los espectrómetros portátiles y las imágenes por satélite. Son instrumentos avanzados desde el punto de vista técnico, pero comparten una limitación esencial: miden el entorno externo de la planta o su apariencia, sin llegar a su estado interno. El resultado es que la información suele llegar tarde, después del momento en que la planta realmente necesitaba agua o nutrientes.

La propuesta de la empresa consiste en pasar de la «inferencia indirecta» a la «lectura directa» del estado fisiológico dentro del tallo.

¿Cómo funcionan los sensores?

El dispositivo tiene el tamaño de un teléfono inteligente plegado a lo largo y se fija a la planta mediante tornillos de acero inoxidable. Es imprescindible que los tornillos alcancen la capa del cámbium, el tejido vivo situado justo debajo de la corteza, porque es ahí donde se miden las variaciones eléctricas, del orden de los microvoltios. Las lecturas se envían después a una unidad base a través de una red inalámbrica de bajo consumo y, desde allí, a la nube, donde el modelo las analiza y devuelve los resultados al usuario.

• Según la empresa, bastan unos pocos sensores por acre para obtener lecturas representativas y precisas.
• El coste de cada sensor se mide en decenas de dólares, frente a los miles de dólares de algunas herramientas tradicionales.
• El modelo se entrenó con unas 125 especies vegetales, que van desde los helechos y las secuoyas hasta los tomates y las dalias.
• La compañía habla de la posibilidad de mejorar el rendimiento de las cosechas reduciendo al mismo tiempo el consumo de agua en un 20 % o más.

Una paradoja llamativa en el entrenamiento

Una de las curiosidades metodológicas de este proyecto es que la empresa tuvo que utilizar las mismas herramientas tradicionales —sondas de suelo y espectrómetros— para generar los datos de referencia con los que entrenar el modelo. Es decir, la nueva tecnología se construyó sobre los hombros de las tecnologías que aspira a superar, un patrón que se repite con frecuencia en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial aplicada.

Una lectura prudente de las promesas

La empresa describe su modelo como el más versátil hasta la fecha en el campo de las señales bioeléctricas. Aun así, quedan preguntas abiertas: la compañía no ha revelado la identidad de sus primeros clientes, y las cifras sobre mejora del rendimiento y ahorro de agua proceden de la propia empresa, sin haber sido revisadas todavía por terceros independientes. Verificar que los resultados pueden generalizarse a distintas condiciones climáticas y de suelo sigue siendo un requisito indispensable antes de juzgar su viabilidad.

Lo llamativo de las declaraciones es su cautela calculada: los fundadores afirman que «escuchan más de lo que hablan» y que escuchar es el primer paso. Es una descripción precisa de lo que ocurre en realidad: estamos ante un intento de construir un diccionario de señales biológicas, no ante un diálogo recíproco con la planta.

¿Por qué importa esta tendencia?

Con la creciente presión de la escasez de agua y del cambio climático, la agricultura avanza hacia modelos basados en datos más precisos y decisiones más rápidas. Si este tipo de sensores de bajo coste logra ofrecer lecturas fiables en tiempo real, podría convertirse en una herramienta práctica para optimizar el riego y la fertilización, y no en un simple experimento científico curioso. En cuanto a extender la experiencia a otros seres vivos, como insinúan los fundadores, es una propuesta que necesita más pruebas antes de tomarse en serio.

✦ بقلم فريق دروب أيديا