Investigación

La UPO desarrolla un sistema de inteligencia artificial para predecir la plaga de la mosca del olivo  

Un modelo híbrido y multimodal de Inteligencia Artificial para la innovación y sostenibilidad en la agricultura | El modelo predictivo, publicado en Information Fusion, permite predecir la plaga con una semana de antelación, usando la fusión de imágenes procedentes de satélites con datos meteorológicos

De izquierda a derecha, Gualberto Asencio Cortés, Alicia Troncoso Lora y Andrés Manuel Chacón Maldonado.

En un contexto de creciente demanda de alimentos y de desafíos climáticos, la productividad agrícola se enfrenta a amenazas como la variabilidad meteorológica y la proliferación de plagas. La mosca del olivo, en particular, puede causar pérdidas significativas en los cultivos si no se detecta a tiempo. Para hacer frente a este problema, la inteligencia artificial y el análisis de datos multimodales se perfilan como herramientas clave para anticipar brotes y reducir el uso indiscriminado de productos químicos.

Con este objetivo, el grupo Data Science & Big Data Lab de la Universidad Pablo de Olavide ha desarrollado un modelo híbrido y multimodal capaz de predecir, con una semana de antelación, la evolución de la población de la mosca del olivo. El sistema combina imágenes de satélite Sentinel-2 y datos meteorológicos para ofrecer una herramienta precisa, sostenible y práctica de apoyo a la toma de decisiones en el campo. Este avance ha sido publicado en la revista Information Fusion, una de las más prestigiosas del área de inteligencia artificial.

Según la investigadora principal del grupo, Alicia Troncoso, “este avance es fruto de la convergencia entre visión por computador y aprendizaje automático, y aporta una herramienta robusta y práctica para apoyar la toma de decisiones en el campo”.

Ubicación de las cuatro parcelas utilizadas en este trabajo, junto con sus estaciones climáticas asociadas, en la región de Andalucía. Cabe destacar que las parcelas 1 y 3 comparten la misma estación climática.

El enfoque combina un tipo de modelo de aprendizaje profundo, conocido como red neuronal convolucional, que extrae características espaciales de imágenes satelitales, con algoritmos de aprendizaje automático, que son los que finalmente obtienen las predicciones semanales. Las imágenes satelitales usadas representan índices vegetativos que indican el verdor, densidad y salud de la vegetación, así como el aspecto de las masas de agua presentes y la humedad atmosférica. De esta forma, los modelos de aprendizaje automático aprenden de la fusión de la información extraída de las imágenes junto con variables climatológicas tales como temperatura, humedad, radiación solar y precipitaciones. Esto se traduce en una detección más fiable de los picos de infestación, permitiendo intervenciones fitosanitarias en el momento óptimo.

“La fusión de patrones espaciales extraídos de imágenes satelitales con datos meteorológicos mejora notablemente la precisión predictiva, facilitando medidas preventivas con el margen de tiempo necesario para maximizar su efectividad”, afirma Andrés Manuel Chacón Maldonado, doctorando que ha desarrollado este trabajo como parte de su tesis doctoral, dirigida por los doctores Alicia Troncoso Lora y Gualberto Asencio Cortés.

Una alerta temprana para el campo

Detectar una plaga cuando ya ha causado daños visibles suele ser demasiado tarde. En la agricultura, como en la medicina, prevenir es siempre más efectivo que curar. “Este modelo que hemos desarrollado funciona como un sistema de alerta temprana para los olivares: analiza semana a semana tanto las condiciones meteorológicas como el estado del cultivo observado desde el satélite, y predice si se espera un incremento en la población de la mosca del olivo”, afirma Gualberto Asencio Cortés, investigador del proyecto nacional de investigación ‘Green machine learning for water and climate change’, en el que se enmarca este estudio.

Esta predicción con hasta una semana de antelación supone una ventaja estratégica para el agricultor. Le permite preparar los tratamientos necesarios con tiempo, movilizar recursos de forma eficiente y, en muchos casos, evitar daños que solo serían visibles días después. También contribuye a optimizar la programación de muestreos de campo, priorizando las parcelas con mayor riesgo y haciendo más eficiente la labor de vigilancia.

Agricultura más consciente y menos química

Uno de los principales desafíos de la agricultura moderna es lograr una producción suficiente y rentable sin comprometer el equilibrio ambiental. El uso extendido de productos fitosanitarios, aunque necesario en muchos casos para combatir plagas, puede generar consecuencias negativas tanto para el ecosistema como para la calidad del propio cultivo. Su aplicación frecuente o preventiva, sin datos que lo justifiquen, incrementa los costes, daña la biodiversidad, afectando a insectos beneficiosos como polinizadores o depredadores naturales, y deja residuos en el suelo, el agua e incluso en el fruto destinado al consumo.

El modelo predictivo desarrollado en este trabajo propone una alternativa más precisa y respetuosa. Al anticipar los momentos críticos en los que la plaga alcanzará su punto máximo, los tratamientos pueden aplicarse de forma oportuna y únicamente cuando son realmente necesarios. Esto no solo reduce la cantidad de productos utilizados, sino que permite enfocarse en las zonas donde existe un mayor riesgo, evitando las intervenciones generalizadas y en muchas ocasiones innecesarias.

El resultado es una gestión más eficiente del olivar, que cuida la salud del cultivo y del entorno sin renunciar a la productividad. Con ayuda de la inteligencia artificial, se abre la puerta a una agricultura más consciente, que deja atrás prácticas rutinarias y da paso a decisiones informadas, responsables y alineadas con los principios de sostenibilidad.

Referencia:

A.M. Chacón-Maldonado, G. Asencio-Cortés, A. Troncoso. A multimodal hybrid deep learning approach for pest forecasting using time series and satellite images. Information Fusion, vol. 124 (103350). 2025. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2025.103350

 

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🧪 El rector ha visitado esta mañana el nuevo edificio del Servicio Central de Animalario, una infraestructura que amplía de manera significativa la capacidad de experimentación científica en nuestro campus.

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🌈 La Universidad Pablo de Olavide ha recibido el Premio @fundacionmanolitachen 2025 a la Iniciativa Educativa por su compromiso en la creación de espacios seguros y libres de discriminación.

El galardón se recogió este sábado en Torremolinos por Mónica Domínguez Serrano, delegada del rector para la Igualdad de Género, y Laura López de la Cruz, vicerrectora de Relaciones Institucionales, Formación Permanente y Fundaciones.

🤝 Desde el Complejo Universitario Flora Tristán, la colaboración con la Fundación Manolita Chen nos permite apoyar a personas LGTBIQ+ en situación de especial vulnerabilidad, reafirmando nuestro compromiso con la diversidad y la inclusión.

💜 Nuestro agradecimiento a la Fundación Manolita Chen por este premio y, sobre todo, por su dedicación constante al colectivo LGTBIQ+.

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💚 Iluminamos nuestra torre de verde para sumamos a la campaña #LightUpForMito, con motivo de la Semana Mundial de las Enfermedades Mitocondriales (15–21 de septiembre).

Con este gesto, nuestra Universidad se une a cientos de monumentos en todo el mundo 🌍 para visibilizar una enfermedad genética poco conocida, pero que afecta a miles de personas y familias.

✨ Juntos podemos dar luz a lo invisible.

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🤖 Nuestro robot TIAGo, desarrollado por el equipo del Service Robotics Laboratory de la @eps.upo ha estado presente en la presentación de la programación de otoño de @canalsurradiotv 📺

En el acto se ha destacado el proyecto que nuestro laboratorio desarrolla junto al @hospitaluvrocio: la creación del robot social Haru, pensado para acompañar y estimular a niños y niñas en la unidad de oncología pediátrica con juegos, cuentos y aprendizaje.

🖥 La investigación al servicio de las personas.

#Robótica #EPSUPO #UniversidadPablodeOlavide #TIAGo #InnovaciónSocial
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hace 4 días
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🧪 Un equipo del Centro Andaluz de Biología del Desarrollo (UPO–CSIC), liderado por el investigador José Antonio Sánchez Alcázar, ha demostrado que un antioxidante natural, el ácido alfa lipoico (ALA), puede convertirse en una nueva esperanza para tratar la ataxia de Friedreich.

Esta enfermedad rara y grave afecta al sistema nervioso y al corazón, comenzando normalmente en la infancia o adolescencia. Su avance deteriora de forma progresiva la coordinación, la postura y funciones esenciales para la autonomía personal. Hoy en día, aún no existe un tratamiento eficaz.

🔬 En modelos celulares derivados de pacientes, el ácido alfa lipoico ha mostrado capacidad para: 

✔️ Restablecer los niveles de frataxina, proteína clave cuya deficiencia provoca la enfermedad.

✔️ Reducir la acumulación de hierro y el estrés oxidativo.

✔️ Mejorar la función de las mitocondrias, las “fábricas de energía” de nuestras células.

 👩‍🔬 Este hallazgo, publicado en Orphanet Journal of Rare Diseases y con la joven investigadora Marta Talaverón Rey como primera autora, abre una posible vía terapéutica y es fruto de un enfoque de medicina personalizada que conecta directamente con las necesidades reales de estos pacientes.

🥦 El ácido alfa lipoico está presente de manera natural en nuestro organismo y en alimentos como las espinacas o el brócoli, pero su potencial terapéutico va mucho más allá. 

Cada avance cuenta: identificar el ALA como posible tratamiento para la ataxia de Friedreich es un paso decisivo hacia la medicina personalizada. En la UPO sabemos que la investigación cambia vidas.

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😍 Hoy queremos compartir una noticia que nos llena de orgullo. Nuestro catedrático de Fisiología, José Luis Cantero, ha sido reconocido por @comunicacionconfeafa por su labor investigadora y su compromiso con las personas afectadas por esta enfermedad y sus familias.

Este reconocimiento no solo pone en valor años de trabajo científico desde la UPO, sino también la importancia de seguir investigando para mejorar la vida de quienes conviven con el alzhéimer 🧠

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¡EncuentrOlavide vuelve!

A partir de mañana  jueves 18 de septiembre, coincidiendo con la primera semana lectiva, retomamos este servicio de atención y formación en salud mental y emocional dirigido a nuestro estudiantado.

📌 ¿Cómo funciona?

Atención individual → solicita cita previa con tu cuenta UPO en 👉 puntoencuentrolavide@upo.es

Grupos y talleres colectivos → sesiones de educación emocional que iremos anunciando en redes

📍 Edificio 11, planta 1ª

🕘 Horario de atención presencial: jueves de 9:00 a 14:00 h

🔜 Próximos talleres:

Autocuidado y creencias limitantes · Jueves 30 de octubre · 13:30 – 15:30

Relaciones tóxicas · Jueves 13 de noviembre · 13:30 – 15:30

Control del estrés · Jueves 27 de noviembre · 13:30 – 15:30

🔗 Más información: https://www.upo.es/estudiantes/.content/nueva-tematica/Encuentrolavide/

#EncuentrOlavide  #LaOlavideEresTú #saludmental #estudiantes
¡EncuentrOlavide vuelve! A partir de mañana jueves 18 de septiembre, coincidiendo con la primera semana lectiva, retomamos este servicio de atención y formación en salud mental y emocional dirigido a nuestro estudiantado. 📌 ¿Cómo funciona? Atención individual → solicita cita previa con tu cuenta UPO en 👉 puntoencuentrolavide@upo.es Grupos y talleres colectivos → sesiones de educación emocional que iremos anunciando en redes 📍 Edificio 11, planta 1ª 🕘 Horario de atención presencial: jueves de 9:00 a 14:00 h 🔜 Próximos talleres: Autocuidado y creencias limitantes · Jueves 30 de octubre · 13:30 – 15:30 Relaciones tóxicas · Jueves 13 de noviembre · 13:30 – 15:30 Control del estrés · Jueves 27 de noviembre · 13:30 – 15:30 🔗 Más información: https://www.upo.es/estudiantes/.content/nueva-tematica/Encuentrolavide/ #EncuentrOlavide #LaOlavideEresTú #saludmental #estudiantes
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