Tecnologías para el aumento de la ratio de germinación de semillas

Claves del Análisis

• La germinación de semillas es un proceso necesario que debe suceder para que la planta crezca. Para que este proceso se produzca de manera exitosa deben darse una serie de factores y condiciones concretas que harán que la semilla termine germinando. Sin embargo, lograr esto no siempre sucede, ya que son estos mismos factores los que pueden provocar que se vea dañada y no llegue a germinar.
• Si no se consigue una buena calidad en la germinación de la semilla, esto puede provocar la descalificación de lotes completos, incluso aunque algunos de ellos tengan en su interior semillas buenas, lo que se traduce en pérdidas financieras.
• Tecnologías como la inteligencia artificial, la visión computacional, o el internet de las cosas, pueden ayudar a anticiparse y analizar los lotes de semillas viendo qué semillas cumplen con los estándares de calidad de germinación y separándolas de las que no, para que no haya que desechar el lote entero.

En el proceso de germinación de semillas deben darse una serie de factores y condiciones concretas que hacen que la semilla termine germinando, y aún así no todas las semillas que se planten germinarán. 

Lograr unos estándares de calidad de germinación de semillas es un desafío tanto para las empresas de semillas, que están obligadas a cumplir con ciertas normas de certificación, así como también para los agricultores, que en ocasiones ven como las semillas plantadas no germinan (1). 

La tecnología es clave para la germinación

No conseguir esa calidad necesaria para que las semillas germinen da como resultado la descalificación de lotes de semillas, incluso aunque algunos de ellos tengan en su interior semillas buenas, lo que se traduce en pérdidas financieras e inseguridad en la cadena de suministro de las empresas de semillas. 

La germinación define la calidad de la semilla, ya que afecta directamente tanto al rendimiento como a la calidad del producto. Los lotes de semillas destinados a la producción agrícola se espera que cumplan con ciertos estándares de germinación, que pueden variar en función de si se compra un producto premium o no. Por ejemplo, para un producto premium ese estándar de germinación puede ser ≥ 90 % de usabilidad (2). Sin embargo, la germinación tanto dentro de un lote, como incluso entre semillas hermanas es bastante heterogénea, y el daño a las semillas durante su producción, su cosecha o el procesamiento posterior a la cosecha, sumado a las condiciones de almacenamiento, pueden provocar el deterioro de la semilla, desencadenando la germinación de plantas en mal estado, e incluso provocar la propia muerte de la semilla.

Los agricultores siempre demandan semillas con un alto grado de calidad. Para cualquier cultivo, el tiempo que transcurre desde la cosecha hasta la siembra y el establecimiento de las plantas es crucial, ya que las semillas están expuestas a una gran variedad de factores ambientales que pueden alterar su calidad (3). El uso de nuevas tecnologías ayuda a asegurar que esa calidad de las semillas es buena, y que cumplen con los estándares de germinación.

Tecnologías como el deep-learning, la computer vision, o el internet de las cosas (IoT) pueden ayudar a aumentar la ratio de germinación de las semillas.

Inteligencia artificial y deep-learning 

Para poder ver si un lote de semillas cumple con los estándares de calidad de germinación, se deben someter a controles de calidad. Los lotes que cumplan con esos estándares se aprueban para la siembra, pero los que no, deben someterse a procesos de separación con el objetivo de aumentar la calidad de las semillas que sí lo cumplen.

Estos procesos de separación consumen mucho tiempo, y no son del todo fiables. Sin embargo, gracias a los avances logrados en computer vision y en inteligencia artificial, se puede simplificar la determinación de la calidad de las semillas mediante el desarrollo de predictores automatizados, no destructivos, que operan por semilla en lugar de por muestras estadísticas, y que miden los atributos de calidad de la semilla como: la sanidad y seguridad, pureza física y genética, composición química y la germinación.

Estas herramientas de predicción se basan en imágenes digitales en color (RGB), y en machine y deep-learning (aprendizaje automático y profundo) que extrapolan probabilidades basadas en el entrenamiento a priori de diferentes algoritmos de clasificación utilizando la presentación de un espacio de muestreo. Estas tecnologías se pueden aplicar para (2): 

• Monitorizar la uniformidad física y la pureza, si existen semillas dañadas o irregulares. 
• Medir la contaminación por hongos y la cantidad de ciertos componentes de la semilla (proteína, aceite, almidón, etc.). 
• Predecir la germinación de las semillas. 

Internet de las cosas 

La agricultura depende en gran parte del clima y de las condiciones del suelo, factores impredecibles ambos, por lo que el uso de la tecnología de Internet de las Cosas ha pasado a ser de altísima utilidad para mejorar la productividad de la agricultura, ya que facilita la germinación de semillas de diferentes tipos de plantas.

El sistema puede utilizar múltiples sensores que miden continuamente y ajustan automáticamente la humedad, el nivel de pH, la temperatura y la luz solar del terreno al valor personalizado para cada tipo de cultivo (4).

Tecnología de nanobronceado 

El nanocebado es una tecnología innovadora que ayuda a mejorar la germinación de las semillas, su crecimiento, su calidad y su rendimiento al proporcionar resistencia a diversos factores adversos por los que pasan las plantas, como las temperaturas, el clima, la humedad, las plagas, la fertilización, etc. 

El nanocebado hace uso de las nanopartículas en el cebado de semillas para desarrollar el intercambio de electrones y mejorar las capacidades de reacción de la superficie. También induce la formación de nanoporos en los brotes, ayuda a que absorban mejor el agua, y el oxígeno, e induce la degradación del almidón a través de la estimulación de la amilasa, lo que da como resultado la estimulación de la germinación de las semillas (5).

Casos de éxito 

A continuación veamos algunos casos de éxito de empresas, a nivel global, que están actualmente utilizando diferentes tecnologías para mejorar la germinación de las semillas.

Seed-X

VideometerLab
 

MultipleXLab

Bibliografía

1. EMBIBE. Seed Germination: Types, Processing Stages & Affecting Factors. Julio de 2022 [consultado 27-07-2022]. Disponible en: https://www.embibe.com/exams/seed-germination/
2. Pubmed Central. Robust seed germination prediction using deep learning and RGB image data. Noviembre de 2021 [consultado 27-07-2022]. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8586350/
3. Science Direct. Seed coating technology: An innovative and sustainable approach for improving seed quality and crop performance. Marzo de 2022 [consultado 27-07-2022]. Disponible en: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1658077X22000273
4. ResearchGate. Design and Development of an Intelligent Seed Germination System Based on IoT. [consultado 27-07-2022]. Disponible en: https://cutt.ly/U3GJMYv 
5. Journal of Nanobiotechnology. Nano-priming as emerging seed priming technology for sustainable agriculture—recent developments and future perspectives. 2022 [consultado 27-07-2022]. Disponible en: https://jnanobiotechnology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12951-022-01423-8
6. Seed-X. Seed-X is setting a new industry standard with 95 % germination. [consultado 27-07-2022]. Disponible en: https://www.seed-x.com/brand-buzz
7. Videometerlab. Germination and Vigor. [consultado 27-07-2022]. Disponible en: https://videometer.com/applications/germination-and-vigor/
8. Kaust Discovery. AI system facilitates plant imaging from the start. Junio de 2022 [consultado 27-07-2022]. Disponible en: https://discovery.kaust.edu.sa/en/article/1247/ai-system-facilitates-plant-imaging-from-the-start