La capacidad de identificar especies de plantas en el campo es muy importante para el estudio de las plantas y también es de interés para un público más general, incluidos los amantes de la naturaleza, los jardineros y los excursionistas. Ha habido un auge reciente en la disponibilidad de aplicaciones para teléfonos inteligentes que ayudan en la identificación de plantas en el campo. Muchas de estas aplicaciones se basan en inteligencia artificial, en la que se utiliza un algoritmo informático para comparar una imagen capturada por el usuario con una base de datos en línea. El aumento del tamaño de la base de datos de imágenes que se pueden utilizar para la identificación ha sido una de las claves de los rápidos avances recientes en este campo. La tecnología de reconocimiento de imágenes se ha desarrollado aún más en los últimos años, con algunas aplicaciones que ahora usan algoritmos de aprendizaje profundo para la identificación, pero aún no está claro si las aplicaciones para teléfonos inteligentes tienen la consistencia y precisión requeridas para su uso en estudios de botánica de campo.
En su nuevo artículo de punto de vista publicado en AoBP, Hamlyn Jones revisa y compara varias aplicaciones gratuitas para teléfonos inteligentes que intentan identificar automáticamente plantas desconocidas a partir de imágenes tomadas en entornos naturales. Utilizando imágenes de plantas que crecen de forma silvestre en Gran Bretaña, Jones probó nueve aplicaciones o sitios web gratuitos, incluidos PlantSnap y Google Lens. Las aplicaciones de identificación de plantas mejoran continuamente, pero los resultados de Jones sugieren que las mejores (en este caso, Plant.id y Flora Incognita) ya tienen una tasa de éxito sobresaliente. Estas aplicaciones pudieron identificar la especie correcta en aproximadamente la mitad de las imágenes de plantas utilizadas en el estudio e identificaron la familia de plantas correcta en hasta tres cuartas partes de las imágenes. Aunque esta precisión es relativamente alta, Jones sugiere que, para cualquier estudio cuantitativo de biodiversidad o para estudios ecológicos, sigue existiendo la necesidad de validación por parte de expertos o contra floras convencionales, particularmente para especies raras o difíciles de distinguir. Concluye discutiendo que la selección de qué aplicación usar puede depender en última instancia de la situación, por ejemplo, las necesidades de un botánico de campo pueden diferir de las necesidades de un entusiasta. Independientemente de la aplicación que elija, él cree que el futuro es prometedor para las aplicaciones de identificación de plantas y afirma que "se espera que su rendimiento mejore rápidamente, especialmente con la incorporación de datos de fuentes múltiples".
Lo más destacado del investigador
Después de un doctorado en fisiología ambiental de plantas en la Universidad Nacional de Australia, la carrera de investigación de Hamlyn Jones ha sido como fisiólogo de plantas, concentrándose particularmente en la tolerancia al estrés y la física ambiental y, más recientemente, en la detección remota y su aplicación al mejoramiento de cultivos. Entre sus muchas publicaciones se encuentran dos textos ampliamente utilizados (Plantas y Microclima (1983, 1992 y 2014) y Teledetección de la vegetación: principios, técnicas y aplicaciones (2010)). A lo largo de esta carrera, Hamlyn mantuvo su interés en la historia natural y la identificación de plantas, por lo que al jubilarse de la Universidad de Dundee, esto lo llevó a desarrollar una clave novedosa de Internet/teléfono inteligente para la identificación visual de plantas británicas (https://visual-flora.org.uk) y un interés más amplio en el potencial de los enfoques de inteligencia artificial para la identificación de plantas, especialmente en su uso para estudios rigurosos de la biodiversidad.
