Implementación de modelo machine learning aplicado al estudio de enfermedades de café en el centro de investigación sacha wiwa

Geovanny Euclides Silva Peñafiel, Betty Mariela Llanos Bonilla, Alba Marisol Cordova Vaca, Wilmer Clemente Cunuhay Cuchipe

Resumen


El objetivo de la presente investigación, fue la implementación del modelo Machine Learning (ML) aplicado al estudio de enfermedades de café en el Centro de Investigación Sacha Wiwa de la Parroquia Guasaganda, Cantón La Maná, Provincia de Cotopaxi; con el fin de facilitar el proceso de reconocimiento de las enfermedades y mejorar su calidad de producción. Para ello, se ha consideró una investigación bibliográfica, de campo mediante un aplicativo de sistema móvil con Android y ML en un entorno IDE Visual Studio Code, React native, y NodeJs. Para la creación y entrenamiento del modelado se utilizó Jupyter Lab, Tensorflow, Keras con JavaScript, Phyon, mediante la importación de librerías con 1180 fotos aleatorias de las 3 enfermedades encontradas de café y de su estado saludable para el entrenamiento del modelo de Inteligencia Artificial. Se utilizó la metodología MOBILE-D ya que la ponderación de sus características fue mayor con respecto a las metodologías ágiles. La implementación tuvo como finalidad el análisis de imágenes de las hojas enfermas para facilitar el proceso de reconocimiento; lo cual permitió tomar medidas preventivas y correctivas de propagación y tratamiento, evitando la pérdida del cultivo y mejorará la calidad de producción.


Palabras clave


Machine Learning; Deep learning; Aplicativo Móvil; Diagnóstico de Enfermedades; Café (Coffea arábica).

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DOI: https://doi.org/10.23857/pc.v7i12.5023

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