Investigador del TecNM-Colima presenta en Chile Sistema de Riesgo de Proliferación de Sigatoca Negra
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Noel García Díaz, catedrático del Instituto Tecnológico de Colima del Tecnológico Nacional de México (TecNM-Colima) presentó en la Universidad de la Frontera en Chile, el proyecto Sistema Integral para determinar el Riesgo de Proliferación de la Sigatoka Negra en un Cultivo de Plátano, trabajo que se realiza mediante Inteligencia Artificial (IA).
En relación al trabajo de investigación aplicada donde se utiliza técnicas de inteligencia artificial, particularmente la lógica difusa aplicados a un cultivo de plátano, García Díaz explicó que para los productores es importante determinar esas condiciones ambientales de sus plantaciones.
Refirió que los cultivos de plátano se ven afectados principalmente por la plaga sigatoka negra que se reproduce cuando las condiciones ambientales no le favorecen como puede ser la humedad, la temperatura o el PH.
Indicó que la investigación consiste en determinar las condiciones ambientales y para ello se instaló una red de sensores en la cual se estuvieron monitoreando y se determinaba con una variable de salida cuál era el riesgo de proliferación de esta plaga, determinando si es bajo, mediano o alto.
“En caso de que fuera alto, el agro – productor a través de un grupo de expertos en el área de agronomía atacaban este patógeno instalando o poniendo en sus cultivos ciertos químicos para disminuir la proliferación de este patógeno”, refirió el investigador del TecNM-Colima.
Agregó que este trabajo de investigación se optó por el grupo de colaboradores de hacerlo público, en el cual inscribió un artículo científico que fue enviado a Congreso de Calidad y se presentó en Temuco, Chile.
Explicó que el proyecto se lleva a cabo con el Centro Nacional de Desarrollo e Investigación Tecnológica ubicado en Cuernavaca donde funge como co-director de una tesis de Doctorado y el estudiante a cargo lleva a cabo resolver aplicando técnicas de inteligencia artificial la detección del patógeno “Escoba de la Bruja”.
“En Colima se está trabajando con algoritmos genéticos en la determinación de calidad de suelo para un cultivo de Stevia y determinar también la calidad del producto utilizando el agua de riego ver qué tan buena y si está afectada por algún químico, si está baja o muy alta en sales” aseguró el docente del TecNM-Colima.
Añadió que de igual forma también se utiliza esas técnicas para determinar la proliferación de patógenos que hay en plantas ornamentales particularmente detectando enfermedades como el pulgón y la araña roja.
García Díaz, agregó que dichas actividades demuestran que en el TecNM-Colima se realiza investigación de calidad con profesores de la Maestría en Sistemas Computacionales acreditados con el Nivel I y candidato del Sistema Nacional de Investigadores del Conahcyt.
“A su vez en un momento dado formando grupos de colaboración con otros cuerpos académicos y de investigación a nivel internacional, particularmente con Colombia y Panamá donde se llevan a cabo reuniones de trabajo donde hay productos específicos desarrollados”, especificó.
El docente agregó que desde hace varios años el programa de la Maestría está del Sistema Nacional de Posgrados de Calidad al demostrar que se trabaja con proyectos de investigación vinculados al sector de los Programas Nacionales Estratégicos (Pronaces) del Consejo Nacional de Humanidades, Ciencias y Tecnologías (Conahcyt).
“Esto ha ayudado para que se fomente la investigación no solamente de la planta docente sino también de los estudiantes que están estudiando la maestría en el Tecnológico de Colima”, puntualizó.
Además, para septiembre próximo en la Universidad Francisco de Paula de Santander Ocaña, Colombia, presentará un trabajo como conferencista central abordando el tema de Técnicas de Inteligencia Artificial Aplicadas a diversos cultivos.
Por último, García Díaz, invitó a los agro-productores a acercarse al Tecnológico Nacional de México-Colima para establecer convenios de colaboración para que el profesorado y estudiantado pueda contribuir en Campos agrícolas para mejorar la calidad y producción de sus cultivos.