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A través de la Inteligencia Artificial, doctorando de la UAS busca ofrecer soluc
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A través de la Inteligencia Artificial, doctorando de la UAS busca ofrecer soluc

A través de la Inteligencia Artificial, doctorando de la UAS busca ofrecer soluciones viables a desafíos del sector agrícola como la maleza Diferenciar una planta de una maleza, analizar las hojas de ciertos cultivos e identificar el género del fruto son los tres propósitos del maestro en ciencias...

Felipe Guerrero
22 de junio de 2024
A través de la Inteligencia Artificial, doctorando de la UAS busca ofrecer soluciones viables a desafíos del sector agrícola como la maleza Diferenciar una planta de una maleza, analizar las hojas de ciertos cultivos e identificar el género del fruto son los tres propósitos del maestro en ciencias Jaime Andrés Becerra Jiménez, como parte de su proyecto doctoral en Ciencias de la Información ofrecido por la Facultad de Informática Culiacán (FIC) de la Universidad Autónoma de Sinaloa (UAS). El doctorando expuso que es primordial realizar estas investigaciones en el sector agrícola para erradicar problemáticas específicas. Becerra Jiménez está utilizando una metodología de inteligencia artificial (IA) para alcanzar estos objetivos científicos y ofrecer soluciones viables a los desafíos del sector agrícola. "El problema que queremos atacar primero es la maleza, aunque existen estudios, son generales y no están localizados o regionalizados. Las malezas son específicas de cada región; hay maleza que crece en Sinaloa y no en otras regiones, para el agricultor, es difícil monitorearlas", argumentó. Dijo que pretende abordar dicho proyecto en los campos experimentales de la Facultad de Agronomía para aplicar la metodología de IA. Posteriormente, planea socializar los resultados con algunos campos agrícolas de la región para implementar las soluciones de manera más amplia. Jaime Andrés Becerra Jiménez explicó que en su metodología con IA utiliza técnicas avanzadas como VGG16 y MobileNetV2. VGG16 es una red neuronal convolucional (CNN) profunda conocida por su eficacia en la clasificación de imágenes, mientras que MobileNetV2 es una arquitectura CNN diseñada para ser eficiente en términos de tamaño y velocidad.



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