Reconocen proyecto de IA de estudiante UG

La inteligencia artificial desarrollada por una estudiante de la Universidad de Guanajuato obtuvo reconocimiento internacional en Japón gracias a un proyecto para detectar de forma temprana un virus que afecta cultivos de tomate.

El trabajo de Aurora Álvarez Sámano fue distinguido como la Mejor Presentación durante una conferencia internacional especializada en aprendizaje automático e inteligencia de máquinas.

Inteligencia artificial con reconocimiento internacional

La inteligencia artificial desarrollada por Aurora Álvarez Sámano, estudiante de la Maestría en Ingeniería Electrónica Aplicada de la Universidad de Guanajuato (UG), recibió el reconocimiento a Mejor Presentación durante la 9.ª Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático e Inteligencia de Máquinas (MLMI), celebrada en Tokio, Japón.

La estudiante de la sede Yuriria del Campus Irapuato-Salamanca presentó el artículo “Detección del virus de rugosidad marrón del fruto del tomate (ToBRFV) en hojas de Solanum lycopersicum mediante características de color y textura y redes neuronales artificiales”, investigación que será publicada por la Association for Computing Machinery (ACM), considerada la sociedad científica y educativa de computación más grande del mundo.

Además, este reconocimiento distingue la calidad científica del trabajo desarrollado en la Universidad de Guanajuato y su aportación al uso de tecnologías avanzadas aplicadas al sector agrícola.

Redes neuronales para detectar enfermedades en cultivos

El proyecto consiste en detectar el Virus Rugoso del Tomate (ToBRFV) mediante una red neuronal artificial conocida como perceptrón multicapa (MLP).

Esta enfermedad afecta cultivos de tomate y pimiento en distintas partes del mundo y se caracteriza por su rápida propagación. Por ello, la detección temprana resulta fundamental para reducir afectaciones en la producción agrícola.

La investigación se desarrolló en colaboración con la Universidad Autónoma de Sinaloa, institución que proporcionó un conjunto de imágenes de hojas de tomate sanas e infectadas.

Posteriormente, las imágenes fueron procesadas para eliminar elementos de fondo y extraer características relacionadas con el color y la textura de las hojas, indicadores que permiten identificar la presencia del virus.

Con esta información se entrenó la red neuronal para clasificar correctamente las hojas sanas y las infectadas.

Como resultado, el sistema alcanzó altos niveles de exactitud y precisión, contribuyendo al desarrollo de herramientas inteligentes para el monitoreo de enfermedades en plantas y la protección de los cultivos.

Orgullo para la Universidad de Guanajuato

Aurora Álvarez expresó que recibir este reconocimiento representa un gran honor y la culminación del esfuerzo realizado tanto de manera individual como en equipo.

Asimismo, destacó la satisfacción de divulgar un proyecto científico de forma comprensible para cualquier persona.

La estudiante informó que su asesora de tesis es la Dra. Rocío Alfonsina Lizárraga Morales, profesora de la División de Ingenierías de la Universidad de Guanajuato.

Originaria de Maravatío del Encinal, en el municipio de Salvatierra, Aurora cursó la Ingeniería en Sistemas Computacionales en el Departamento de Estudios Multidisciplinarios y actualmente continúa su formación en el programa de posgrado.

La 9.ª Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático e Inteligencia de Máquinas se realizó del 17 al 20 de julio en Tokio, organizada por la Universidad de Rikkyo, con el propósito de impulsar el desarrollo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial en beneficio de la sociedad.

Con este reconocimiento internacional, la Universidad de Guanajuato fortalece su presencia en el ámbito científico y refrenda su compromiso con la generación de conocimiento e innovación tecnológica con impacto social.