En un estudio pionero realizado por investigadores de la Universidad Nacional de Colombia UNAL, sede Palmira, se aplicaron metodologías avanzadas y técnicas de la inteligencia artificial para desentrañar las características idóneas del blanco y pequeño fríjol Tépari, cuya principal cualidad es su alta resistencia a la sequía.
En dicho ejercicio se seleccionaron seis variedades genéticas, luego de analizar muestras tomadas, de la colección de 320 variedades de esta leguminosa resguardadas en el Banco de Germoplasma del Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT), ubicado en el Valle del Cauca.
La colección incluye especímenes obtenidos desde la caliente Arizona, al sur de Estados Unidos, pasando por Sonora en México, Honduras y El Salvador, hasta terminar en Costa Rica. De ese recorrido, el investigador tuvo en cuenta 60 variables ambientales como clima, topografía, suelo, vegetación, temperatura, precipitación (lluvias) y altitud.
En la minería de rasgos adaptativos, se utilizaron sensores remotos en las zonas estudiadas, como cámaras y otros dispositivos, para recopilar datos de las plantas, como la forma de las hojas, el color de las flores, la producción de semillas y otros atributos relacionados con el tamaño y la capacidad para resistir el estrés térmico y la sequía.
Un ejemplo sencillo de un sensor remoto es la cámara de un teléfono celular, que puede capturar rasgos como formas o colores mediante imágenes. En este caso se emplearon sensores especializados que nos permitieron medir la fotosíntesis en diversas etapas del cultivo y casi en tiempo real.
También se analizaron el tiempo durante el cual las plantas desarrollan y producen sus flores, el peso de las vainas que contienen y protegen las semillas, y la superficie de las hojas, lo que les proporcionó información valiosa sobre cómo influyen las condiciones geográficas en las características del frijol, pues en algunos lugares su color es blanco y en otros se torna marrón.
De los 6 grupos ecológicos identificados 2 son silvestres y 4 son cultivados o domesticados. Además, encontraron algunos con diferentes niveles de sensibilidad a las altas temperaturas e intensidad lumínica, hallazgos que proporcionan una base sólida para seleccionar los genotipos con mayor adaptabilidad a regiones específicas con condiciones ambientales particulares.
Para el investigador Conejo, de la Alianza de Bioversity International y el CIAT, “los agrónomos deben formarse y tener la capacidad de trabajar con grandes dimensiones de datos”, técnicas que requieren con urgencia su uso en la seguridad alimentaria y el desarrollo rural”.