UPIITA aplica IA en monitoreo de cultivos

Las imágenes pueden ser consultadas mediante una aplicación móvil tipo Android

Para ofrecer una herramienta tecnológica funcional para agricultores y lograr la detección temprana de anomalías en los cultivos, estudiantes de la Unidad Profesional Interdisciplinaria en Ingeniería y Tecnologías Avanzadas (UPIITA), desarrollaron un sistema integral conformado por un vehículo aéreo o dron y otro terrestre (rover) no tripulados y autónomos, además de una aplicación móvil que monitorean los campos en busca de zonas afectadas.

Como una motivación personal, al provenir de familias del campo, Paloma Alonso Gutiérrez y Josué Ruíz Vargas, estudiantes de la carrera de Ingeniero en Telemática, integraron tecnologías de procesamiento de video, comunicación inalámbrica, visualización móvil e Inteligencia Artificial para detectar, registrar y reportar anomalías con base en imágenes georreferenciadas.

“Las anomalías que detecta el dron con su vista aérea incluyen todo aquel problema que pueda afectar la producción de maíz, ya sea por falta de riego o presencia de alguna plaga, no obstante, la visión puede ser limitada hasta cierto punto y es cuando se ocupa al rover que también revisa los plantíos a nivel de tierra”, indicó Paloma Alonso.

Con la asesoría de los doctores Rodolfo Vera Amaro y Miguel Félix Mata Rivera, los jóvenes utilizaron una red neuronal convolucional, una Inteligencia Artificial apoyada en la arquitectura Yolo -capaz de detectar objetos en tiempo real- la cual fue entrenada con más de dos mil imágenes a fin procesarlas y validarlas en una estación base, que comparte las imágenes y resultados en tiempo real, a través de una aplicación que puede visualizarse en la computadora o en un dispositivo móvil tipo Android.

Para lograrlo, Paloma Alonso y Josué Ruíz construyeron una estación base conformada por la unidad de procesamiento, en este caso una laptop, los receptores, el módulo de alimentación y el módulo de GPS, receptores de telemetría y de imágenes, un disco duro externo, así como controles tanto para el dron como para el rover.

Los datos que son procesados para posteriormente generar los reportes son los provenientes del vehículo aéreo no tripulado o dron, los cuáles contienen fecha, ubicación y descripción de la anomalía, gracias a los módulos LoRa del prototipo. Las imágenes del rover no se almacenan, por el momento sólo pueden monitorearse en tiempo real.

Los politécnicos consideran que este desarrollo representa un aporte tecnológico al incorporar componentes comerciales de bajo costo con herramientas de inteligencia artificial, para contribuir a mejorar la productividad de los cultivos en México. -O-