Inteligencia Artificial: Detección de enfermedades en el cultivo de frijol.

Abstract

La agricultura de hoy enfrenta grandes retos, la poca tenencia de extensiones de tierra cultivables, el desgaste de suelos, malas prácticas degenerativas del suelo; el cambio climático y los altos costos de insumos nos dirigen a una crisis alimentaria, por lo que se demandan nuevas propuestas tecnológicas. La Agricultura de Precisión (Agricultura 4.0) maximiza el rendimiento de tiempos e insumos, los productos resultan de mejor calidad y los contaminantes intervinientes se pretenden mitigar al máximo posible. Los modelos de Inteligencia Artificial (I.A.) logran un repunte en el logro de objetivos en la Agricultura 4.0, como una actividad circularmente sostenible. Emplear técnicas variadas entre las que se destacan los análisis numéricos, la toma de decisión en procesos autónomos y la detección visual de indicadores agrícolas. Este estudio aborda un algoritmo en Deep Learning basado en Computación Visual capaz de la detección temprana de principios nutricionales de la planta de frijol, obteniendo resultados sustantivos que valora la técnica en sí, la calidad de los insumos intervinientes, y el grado de efectividad algorítmica las cuales se representan de manera gráfica. El modelo I.A. localiza enfermedades en la planta arrojando un diagnóstico científicamente tipificado, este demostró un alto porcentaje de asertividad de 99%. Palabras claves: Inteligencia artificial, Agricultura 4.0, Impacto ambiental, Crisis alimentaria, Técnicas de evaluación nutricional.