Inteligencia Artificial: Machine Learning, para Detección Temprana de Plagas y Enfermedades de Cultivos Básicos, Nicaragua - Saira María Urbina Cienfuegos; Jazcar Josué Bravo Rivas (Ingenio)
El presente artículo, muestra aspectos relevantes del proceso de desarrollo de la aplicación móvil que incorpora técnicas de Machine Learning para detectar de forma temprana plagas y enfermedades en cultivos de granos básicos como maíz, frijol y sorgo, estos son indispensables para el consumo humano en Nicaragua. Se utilizó metodología de desarrollo ágil Scrum, se adoptaron tecnologías como Android Studio, lenguaje de programación Java, Google Teachable Machine para entrenamiento del modelo de aprendizaje automático y TensorFlow Lite para incorporar modelo en la aplicación móvil. Los resultados muestran un Sprint con sus historias de usuarios, estas se convirtieron en funcionalidades que incluyen el modelo para el reconocimiento de imágenes con precisión de 95.8% utilizando un conjunto de datos de 252 imágenes de cultivos sanos y enfermos. La metodología indica organización de la programación según patrón Modelo – Vista – Controlador y métricas utilizadas por el modelo. Las conclusiones hacen énfasis en detalles de los resultados obtenidos en Sprint#1. Al final, también se mencionan retos a superar al aplicar aprendizaje automático en el sector agrícola.