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“Desarrollo de un prototipo para detectar enfermedades en el cultivo del chocho (Lupinus Mutabilis), empleando técnicas de inteligencia artificial, en la ciudad de Latacunga”.
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Date
2024-08
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Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi: (UTC)
Abstract
The objective of the research project was to develop a prototype for detecting diseases in the cultivation of chocho (Lupinus Mutabilis) in the city of Latacunga using artificial intelligence techniques. For this purpose, a review of the scientific literature was carried out, establishing the basic concepts of Artificial Intelligence, mobile applications, and chocho. The KDD methodology was used to construct the dataset, and the AI model and the MobileD methodology were also used to develop the prototype. In the KDD methodology, the relevant data was collected and subjected to each of the stages using tools such as Google Colab, Python, Keras, and TensorFlow Lite, resulting in a proprietary dataset and an adjusted model that was trained with images of healthy and diseased leaves, obtaining an accuracy of 97.21%. With the Mobile-D methodology, the prototype was created with its different functionalities using tools such as Android Studio and Java, allowing farmers to identify diseases by capturing images, the level of danger, and recommended treatment. The work carried out allows the farmer to identify diseases in the church crop at an early stage, which prevents significant losses in production and ensures its availability on the market. This research contributes to the knowledge of artificial intelligence applied to agriculture, offering practical and accessible tools for farmers.
Description
El proyecto de investigación tuvo el objetivo de desarrollar un prototipo para la detección de enfermedades en el cultivo del chocho (Lupinus Mutabilis), en la ciudad de Latacunga, utilizando técnicas de inteligencia artificial. Para lo cual se realizó una revisión de la literatura científica estableciendo los conceptos básicos sobre Inteligencia Artificial, aplicaciones móviles y chocho. Se estableció el uso de la metodología KDD para la construcción del dataset y el modelo de IA, también se utilizó la metodología MobileD para el desarrollo del prototipo. En la metodología KDD se recolecto los datos pertinentes, los cuales fueron sujetos a cada una de las etapas utilizando herramientas como Google Colab, Python, Keras y TensorFlow Lite, dando como resultado un dataset propio y un modelo ajustado el cual fue entrenado con imágenes de hojas sanas y enfermas, obteniendo una precisión del 97,21%. Con la metodología Mobile-D, se creó el prototipo con sus distintas funcionalidades utilizando herramientas como Android Studio y Java, permitiendo a los agricultores identificar las enfermedades mediante captura de imágenes, el nivel de peligrosidad y tratamiento recomendado. El trabajo realizado permite al agricultor la identificación temprana de enfermedades en el cultivo de chocho, lo que previene pérdidas significativas en la producción y asegura su disponibilidad en el mercado. Esta investigación aporta al conocimiento de la inteligencia artificial aplicada en la agricultura, ofreciendo herramientas prácticas y accesibles para los agricultores.
Keywords
INTELIGENCIA ARTIFICIAL, APRENDIZAJE PROFUNDO, REDES NEURONALES, CONVOLUCIONALES
Citation
Cruz Aguinda Evelyn Viviana y Guanoquiza Guanoquiza Edison Geovanny. (2024); “Desarrollo de un prototipo para detectar enfermedades en el cultivo del chocho (Lupinus Mutabilis), empleando técnicas de inteligencia artificial, en la ciudad de Latacunga”. UTC. Latacunga. 107 p.