Cámaras de bajo costo e IA en el campo para detectar la broca del café en Cusco

Qué encontraron

La broca del café, un pequeño escarabajo que pasa casi toda su vida dentro del fruto, es la plaga más destructiva del café arábica. Detectarla a tiempo es difícil: el agujero de entrada es diminuto y los frutos crecen apretados en racimos, bajo sombra.

Un equipo de la Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco, con la Universidad Politécnica Salesiana de Ecuador y la Universitat Politècnica de València, diseñó un sistema de vigilancia pensado para funcionar en la chacra y no en un laboratorio. Las imágenes vienen de parcelas de café de Chaullay, en la provincia de La Convención, tomadas con el mismo módulo de cámara barato que usaría el sistema final: un ESP32-CAM de 5 megapíxeles.

La arquitectura tiene tres niveles:

• Cámaras en las plantas, que toman fotos por turnos para no saturar la red.
• Un nodo local, una Raspberry Pi 5 con acelerador de IA, que analiza las fotos en el mismo campo. A eso se le llama computación en la niebla: el cálculo ocurre cerca de los sensores y no en la nube.
• Una red LoRaWAN, de bajo consumo y largo alcance, que solo envía la alerta cuando hay broca.

Con 1503 imágenes anotadas, los autores compararon diez variantes de detectores de la familia YOLO. El más preciso, con un mAP@0.5 de 0,9534, resultó demasiado pesado para el equipo de campo. Eligieron una variante más liviana, llamada M6, que llegó a 0,9446 con menos cómputo.

En la prueba de campo, en 25 puntos del cafetal y con luz natural, el modelo reconoció los frutos infectados con un F1 promedio de 0,7255. Los frutos sanos quedaron en 0,6615 y los dañados apenas en 0,2713.

Qué significa

La propuesta es una alerta temprana barata: en vez de que un técnico recorra la plantación contando frutos perforados, cámaras fijas avisan dónde aparece la plaga. Eso permitiría actuar en la ventana corta en que la broca está fuera del fruto y controlarla con menos insecticida.

La lectura más prudente es que el sistema ya separa bien lo más importante, los frutos con broca activa, pero no está listo para reemplazar el muestreo manual. Un F1 de 0,7255 implica todavía errores frecuentes en ambos sentidos. Interpretamos el trabajo como un prototipo validado en campo, no como un producto.

Límites

• Sombras. Las sombras de las hojas dibujan manchas oscuras que el modelo confunde con tejido dañado, y pueden ocultar el agujero de una infección real.
• Distancia. El modelo se entrenó con fotos de cerca. Pierde precisión con racimos lejanos.
• Un solo lugar. Todas las imágenes vienen de Chaullay; no se probó en otras zonas, variedades ni épocas de cosecha.
• Cobertura de red. Con follaje denso, el WiFi entre cámara y nodo alcanza unos 30 a 34 metros, lo que exige muchos nodos en una plantación grande. El estudio no estima el costo total de instalarlo.
• Validación pequeña. La prueba de campo se hizo en 25 puntos.

Por qué importa en el Perú y la región

Es investigación hecha en el Perú, con datos de un cafetal cusqueño y hardware que se consigue en el mercado local. El café es uno de los principales productos agrícolas de exportación del país y la broca es un problema conocido en todas sus zonas productoras. Si el sistema madura, su valor para una cooperativa estará en el costo por hectárea y en qué tan bien funcione bajo sombra, que es donde crece buena parte del café peruano.