Desarrollo de un prototipo para la identificación automática de plagas y enfermedades en el cultivo de papa, utilizando técnicas de inteligencia artificial en la ciudad de Latacunga”

Abstract

El presente proyecto de investigación aborda la identificación de plagas y enfermedades en el cultivo de papa en la ciudad de Latacunga, mediante técnicas de Inteligencia Artificial, por medio del juicio de expertos y de la revisión de la literatura científica, considerando para este proyecto la visión artificial mediante el entrenamiento con redes neuronales convolucionales (CNN), cuyos resultados se presentan en una interfaz móvil, la cual fue diseñada para los agricultores del cultivo de papa. Para el desarrollo y entrenamiento del modelo se empleó la metodología KDD, y se usaron herramientas de aprendizaje automático. Además, se empleó Google Colab como plataforma de desarrollo, Python como lenguaje de programación, Keras para la creación del modelo con su motor de ejecución, TensorFlow y Android Studio para crear la interfaz móvil. En el proceso de entrenamiento y prueba del modelo se utilizó 2501 imágenes de plagas y enfermedades basadas en fotografías la cuales fueron divididas en 4 clases como: hojas sanas, hojas con la plaga pulguilla de la papa, hojas con tizón temprano y tardío. Con el objetivo de seleccionar el mejor modelo propuesto, se compararon cinco arquitecturas basadas en transfer learning como: ResNet50, VGG19, InceptionV3, EfficientNetB0 y MobileNet. Además, se desarrolló un modelo propio con una precisión del 95,34 %, el mismo que fue integrado en el prototipo de software para la identificación de plagas y enfermedades.