La recolección de setas silvestres es clave para la economía rural, tanto por su venta como por el turismo que atrae. Sin embargo, predecir la producción de hongos es complejo debido a factores como el clima, el suelo y la topografía, además de las sequías provocadas por el cambio climático. Esto ha llevado a que la ciencia busque métodos para predecir mejor las cosechas de setas y gestionar de manera sostenible este recurso natural.
En este contexto, investigadores de la Fundación Cesefor de Soria han evaluado el uso de inteligencia artificial para predecir la recolección de setas, específicamente del níscalo (Lactarius deliciosus), en pinares gestionados de manera sostenible. Utilizando datos recolectados desde 1997, se emplearon técnicas de aprendizaje automático para determinar la presencia de setas y estimar su producción en gramos.
El estudio se dividió en dos fases: primero, se predijo la presencia o ausencia de setas en las parcelas de ensayo con un 87% de precisión; en la segunda fase, se intentó predecir la cantidad de setas, pero con menos éxito, lo que señala que se necesitan más datos y refinamientos en los modelos. Los investigadores también integraron mediciones climáticas y datos satelitales para mejorar la precisión de sus predicciones.
A pesar de las limitaciones, este estudio demuestra que la inteligencia artificial es una herramienta útil para la predicción de setas en los bosques. Raquel Martínez, líder del proyecto, enfatiza que continuarán trabajando en mejorar la precisión del modelo, con la esperanza de integrar sensores remotos para perfeccionar las predicciones y contribuir al desarrollo del sector micológico.
Fuente: Heraldo Diario de Soria