La innovación y el talento guanajuatense destacaron en Japón. Aurora Álvarez Sámano, estudiante de la Maestría en Ingeniería Electrónica Aplicada de la Universidad de Guanajuato (UG), obtuvo el reconocimiento a Mejor Presentación durante la 9ª Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático e Inteligencia de Máquinas (MLMI), realizada en Tokio.
La joven, originaria de Maravatío del Encinal, comunidad del municipio de Salvatierra, presentó un proyecto que combina inteligencia artificial, procesamiento de imágenes y agricultura para detectar el Virus de la Rugosidad Marrón del Fruto del Tomate (ToBRFV) a partir de fotografías de las hojas de la planta.
La investigación busca ofrecer una herramienta que permita identificar la enfermedad de manera temprana, ya que el virus se propaga con rapidez y puede afectar cultivos de tomate y pimiento en distintas regiones del mundo, generando pérdidas importantes para los productores.
El proyecto, titulado “Detección del virus de rugosidad marrón del fruto del tomate en hojas de Solanum lycopersicum mediante características de color y textura y redes neuronales artificiales”, será publicado por la Association for Computing Machinery (ACM), una de las organizaciones científicas y educativas más importantes en el campo de la computación.
Inteligencia artificial para cuidar los cultivos
Para desarrollar la investigación, Aurora Álvarez trabajó en colaboración con la Universidad Autónoma de Sinaloa, institución que aportó un conjunto de imágenes de hojas de tomate sanas y otras infectadas con el virus.
Las fotografías fueron procesadas para eliminar elementos innecesarios del fondo y permitir que el sistema se concentrara en las características de las hojas. Posteriormente, se analizaron aspectos como el color y la textura, debido a que la enfermedad provoca cambios visibles en estas características.
Con esa información se entrenó una red neuronal artificial conocida como perceptrón multicapa o MLP, capaz de aprender a distinguir entre una hoja sana y una hoja afectada.
Los resultados permitieron clasificar exitosamente las imágenes y alcanzar altos niveles de exactitud y precisión, lo que abre la posibilidad de desarrollar sistemas inteligentes que ayuden a monitorear la salud de los cultivos.
En términos sencillos, la tecnología podría convertirse en una herramienta de apoyo para detectar señales de la enfermedad antes de que se propague ampliamente, facilitando una respuesta más rápida en el campo.
Representa la culminación de todo el esfuerzo
Para Aurora, el reconocimiento internacional representa el resultado del trabajo realizado durante varios meses, tanto de manera individual como en equipo.
“Recibir este reconocimiento fue un gran honor. Me da mucho gusto poder divulgar este proyecto de una manera que cualquier persona pueda entender. Representa la culminación de todo el esfuerzo que se ha realizado tanto en equipo como individualmente para poder sacar adelante este trabajo”, expresó.
La estudiante realiza sus estudios de posgrado en la sede Yuriria del Campus Irapuato-Salamanca y cuenta con la asesoría de la doctora Rocío Alfonsina Lizárraga Morales, profesora de la División de Ingenierías.
Aurora cursó previamente la carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales en el Departamento de Estudios Multidisciplinarios de la Universidad de Guanajuato, institución en la que continúa su formación académica.
La 9ª Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático e Inteligencia de Máquinas se llevó a cabo del 17 al 20 de julio en Tokio y fue organizada por la Universidad de Rikkyo, con el propósito de impulsar avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático que contribuyan al bienestar de la sociedad.
Con este proyecto, una estudiante guanajuatense demuestra que la inteligencia artificial no solo puede transformar la tecnología, sino también convertirse en una aliada para cuidar los alimentos y fortalecer la producción agrícola.