Título
Caracterización morfológica automatizada de Mashua (Tropaeolum tuberosum) mediante modelos de inteligencia artificial y análisis de imágenes.
Planteamiento del problema
La mashua (Tropaeolum tuberosum) es un tubérculo andino de reproducción vegetativa que destaca por su alto valor nutricional, agronómico y fitoquímico (Arteaga-Cano et al., 2022). A pesar de ello, su diversidad morfológica ha sido poco explorada, en gran parte debido al escaso interés y a la limitada implementación de estrategias de conservación (Pacheco Arenas, 2015).
En el contexto actual de digitalización acelerada y creciente demanda por soluciones agrícolas automatizadas, la detección basada en aprendizaje automático ha emergido como una de las principales líneas de investigación. Esta tecnología permite una medición directa, precisa y no destructiva de rasgos morfológicos mediante inteligencia artificial (IA) y análisis de imágenes (Chen et al., 2024). Sin embargo, en el caso de la mashua, el desarrollo y aplicación de estas herramientas aún se encuentran en una etapa incipiente o prácticamente inexistente.
Tradicionalmente, la evaluación de características morfológicas y de calidad en semillas y cultivos andinos ha dependido de técnicas manuales, destructivas y altamente subjetivas, lo que reduce la eficiencia del proceso y genera posibles inconsistencias (ElMasry et al., 2019).
En este escenario, la integración de modelos de aprendizaje automático con análisis automatizado de imágenes representa una alternativa innovadora y eficaz para estudiar la variabilidad morfológica de la mashua (Medeiros et al., 2020). Por tanto, el problema que se plantea es la ausencia de un sistema automatizado de gestión morfológica que utilice inteligencia artificial y análisis de datos para caracterizar de manera eficiente la diversidad de la mashua.
Pregunta del problema
¿Cómo puede automatizarse la caracterización morfológica de la mashua (Tropaeolum tuberosum) mediante el uso de modelos de inteligencia artificial y análisis de imágenes?
Objetivos
Objetivo General
Desarrollar un sistema automatizado para la caracterización morfológica de Mashua (Tropaeolum tuberosum) mediante la aplicación de modelos de inteligencia artificial y técnicas de análisis de imágenes digitales, con el fin de contribuir a su evaluación, conservación y mejoramiento genético.
Objetivos Específicos
1. Desarrollar un modelo de inteligencia artificial que permita clasificar los tubérculos de mashua según variables morfológicas visibles como forma, color de piel y color de pulpa.
2. Implementar un modelo de segmentación de imágenes para identificar y medir de manera automática características como tamaño, color del tubérculo, pulpa y número de ojos.
3. Evaluar la precisión y el funcionamiento del sistema automático comparando sus resultados con mediciones manuales, utilizando métricas como precisión, mAP, IoU y tiempo de inferencia por imagen.