Desarrollo de una aplicación móvil mediante algoritmos de recomendación para el monitoreo de plagas en el cultivo de brócoli (brassica oleracia l.var.itálica) en la hacienda San Antonio, parroquia Poaló, del cantón Latacunga.
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Date
2024-08
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Publisher
Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi: (UTC)
Abstract
The objective of this technological proposal project is to develop an innovative mobile application for the efficient control and management of pests in broccoli cultivation at San Antonio Farm, located in Poaló parish. This development uses advanced Artificial Intelligence capabilities, combined with recommendation algorithms, to significantly enhance early detection and effective pest control. The implementation of this technological solution aims to impact the increase in agricultural productivity directly. The mobile application development process was held using the Mobile-D methodology, known for its agile and adaptive approach to mobile app development. For training the Artificial Intelligence model, the KDD methodology was applied, enabling the extraction of relevant knowledge from large volumes of data. Google Colab was used as the development platform, offering a flexible and scalable environment for data processing and model training. Regarding the app development, Flutter was used within the Visual Studio Code environment, allowing for seamless integration of the application's functionalities. Furthermore, the TensorFlow library, along with advanced MobileNetV2 techniques, was utilized to implement the Artificial Intelligence model on mobile devices, ensuring high performance and efficiency in pest recognition.
Description
El presente proyecto de propuesta tecnológica tiene como objetivo el desarrollo de una aplicación móvil innovadora para el control y manejo eficiente de plagas en el cultivo de brócoli en la Hacienda San Antonio, ubicada en la parroquia Poaló. Este desarrollo utiliza las capacidades avanzadas de la Inteligencia Artificial, combinadas con algoritmos de recomendación, para mejorar significativamente la detección temprana y el control efectivo de plagas. La implementación de esta solución tecnológica busca impactar de manera directa en el aumento de la productividad agrícola. El proceso de desarrollo de la aplicación móvil se llevó a cabo utilizando la metodología Mobile-D, conocida por su enfoque ágil y adaptativo en el desarrollo de aplicaciones móviles. Para el entrenamiento del modelo de Inteligencia Artificial, se aplicó la metodología KDD que permite extraer conocimiento relevante de grandes volúmenes de datos. Google Colab como plataforma de desarrollo, que ofrece un entorno flexible y escalable para el procesamiento de datos y el entrenamiento del modelo. En cuanto al desarrollo de la aplicación, se utilizó Flutter en el entorno de Visual Studio Code, lo que permitió una integración fluida de las funcionalidades de la aplicación. Además, se hizo uso de la biblioteca TensorFlow, junto con técnicas avanzadas de MobileNetV2, para implementar el modelo de Inteligencia Artificial en dispositivos móviles, garantizando así un alto rendimiento y eficiencia en el reconocimiento de plagas.
Keywords
INTELIGENCIA ARTIFICIAL, ALGORITMOS DE RECOMENDACIÓN, TENSOR FLOW
Citation
Farinango Sopalo Doris Janeth y Gutierrez Tasinchana Edwin Fernando (2024), Desarrollo de una aplicación móvil mediante algoritmos de recomendación para el monitoreo de plagas en el cultivo de brócoli (brassica oleracia l.var.itálica) en la hacienda San Antonio, parroquia Poaló, del cantón Latacunga. UTC. Latacunga. 80 p.