INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA DETECCIÓN, EL SEGUIMIENTO Y LA PREDICCIÓN DE ENFERMEDADES DE LAS PLANTAS: AVANCES, DESAFÍOS Y LAGUNAS FUTURAS
Resumen
Las enfermedades de las plantas constituyen uno de los principales factores limitantes de la productividad agrícola mundial, causando pérdidas significativas y comprometiendo la seguridad alimentaria. La creciente complejidad de los sistemas de producción y las limitaciones de los métodos de diagnóstico tradicionales, basados principalmente en la evaluación visual y los análisis de laboratorio, han impulsado la incorporación de la inteligencia artificial (IA) en la fitopatología. En este contexto, el presente estudio tuvo como objetivo sintetizar los avances, los desafíos y las lagunas relacionados con la aplicación de la IA en la detección, el monitoreo y la predicción de enfermedades de las plantas. Se trata de una revisión bibliográfica integradora, realizada mediante búsquedas sistemáticas en bases de datos científicas nacionales e internacionales, que abarca estudios que abordan técnicas de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y modelos híbridos aplicados a la fitopatología. Se analizaron enfoques basados en imágenes RGB, datos multiespectrales e hiperespectrales, la integración con vehículos aéreos no tripulados (VANT) y modelos predictivos basados en variables climáticas. Los resultados muestran que las redes neuronales convolucionales y las arquitecturas temporales, como LSTM, han aumentado sustancialmente la precisión diagnóstica y el potencial predictivo de los sistemas, especialmente cuando se integran con datos ambientales. Sin embargo, persisten desafíos relacionados con la generalización de los modelos, la escasez de bases de datos representativas, la variabilidad del campo y el alto costo computacional.
Biografía del autor/a
Ingeniero Agrónomo por la Universidade Federal do Piauí (UFPI) y Magíster en Agronomía/Fitotecnia por la Universidade Federal do Ceará (UFC). Docente en la Escola Família Agrícola de Jaguaré (MEPES) y con experiencia en docencia, investigación y extensión en las Ciencias Agrarias.
Ingeniero Agrónomo por la Universidade Federal do Piauí (UFPI) y Magíster en Agronomía/Fitotecnia por la Universidade Federal do Ceará (UFC). Docente en la Escola Família Agrícola de Jaguaré (MEPES) y con experiencia en docencia, investigación y extensión en las Ciencias Agrarias.
Ingeniera Agrónoma por la Universidade Federal da Paraíba (UFPB), Magíster en Agronomía por la Universidade Federal da Paraíba (UFPB) y Doctora en Agronomía por la Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP/FCAV). Docente de la Universidade Federal do Piauí (UFPI), actuando en Fitotecnia, Nutrición de Plantas y Olericultura.
Ingeniera Forestal por la Universidade Federal de Campina Grande (UFCG), Magíster en Manejo de Suelo y Agua por la Universidade Federal da Paraíba (UFPB) y Doctora en Agronomía por la Universidade Federal da Paraíba (UFPB). Profesora Adjunta de la Universidade Federal do Piauí (UFPI), con actuación en Suelos, Recuperación de Áreas Degradadas y Educación Ambiental.
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