Detección de enfermedades en hojas de tomate (Solanum lycopersicum) utilizando inteligencia artificial
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Resumen
Contexto: La susceptibilidad del cultivo de tomate a enfermedades ha generado pérdidas en la producción, por ello se requiere métodos rápidos y precisos para su detección temprana.
Objetivos: Desarrollar un sistema automático de identificación de enfermedades en hojas de tomate mediante inteligencia artificial.
Métodos: La investigación se enmarca en un diseño metodológico experimental y cuantitativo, con un enfoque aplicado y nivel descriptivo-predicativo Se utilizó un conjunto de 11000 imágenes etiquetadas con la ayuda del modelo GroundingDINO, distribuidas en 10000 para entrenamiento y 1000 para validación, cubriendo nueve enfermedades comunes y hojas sanas. Se entrenó el modelo YOLOv11n, seleccionado por su eficiencia computacional y alta precisión en tareas de detección.
Resultados: Se encontró un rendimiento excepcional, con una precisión global de 0,9967, un recall de 0,99604 y un mAP50 de 0,99446, superando en precisión y robustez a enfoques convencionales.
Conclusiones: Este método es altamente efectivo para la detección automática de enfermedades en hojas de tomate, lo que permite una intervención más precisa y oportuna en el campo. Esta tecnología puede contribuir significativamente a la agricultura sostenible al reducir el uso innecesario de pesticidas. Futuras investigaciones deberían validar el modelo en condiciones de campo real y con otras especies vegetales.
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