Sistema inteligente para la detección de enfermedades en cultivos hidropónicos mediante visión artificial - Pichoasamín Morales, Diego Fernando; Cruz Dávalos, Patricio Javier (CONECTIVIDAD, 2026)
Este estudio presenta el desarrollo de un sistema para la detección temprana de enfermedades en cultivos hidropónicos de lechuga, empleando visión artificial e inteligencia artificial (IA). Se implementa un modelo basado en la arquitectura MobileNetV2, entrenado mediante aprendizaje por transferencia y ejecutado en una Raspberry Pi 4, con el objetivo de garantizar portabilidad y bajo consumo de recursos. El entrenamiento del sistema se realizó empleando un conjunto de 2,180 imágenes clasificadas en cuatro clases: sana, mildiu, oídio y mancha bacteriana; para lo cual se utilizaron técnicas de aumento de datos y preprocesamiento adaptado al modelo. Se alcanzó una exactitud del 96.34% en el conjunto de validación y 94% en pruebas, evidenciando una alta capacidad de generalización. El modelo fue integrado a un prototipo físico que captura imágenes en línea, realiza inferencias locales y proporciona retroalimentación visual inmediata sobre la enfermedad detectada. Esta investigación demuestra la viabilidad técnica de aplicar IA en agricultura de precisión para entornos hidropónicos, reduciendo la intervención manual y mejorando la eficiencia productiva, con potencial para ser escalada en soluciones agrícolas inteligentes.