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Key Elements for Plant Nutrition02:35

Key Elements for Plant Nutrition

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Like all living organisms, plants require organic and inorganic nutrients to survive, reproduce, grow and maintain homeostasis. To identify nutrients that are essential for plant functioning, researchers have leveraged a technique called hydroponics. In hydroponic culture systems, plants are grown—without soil—in water-based solutions containing nutrients. At least 17 nutrients have been identified as essential elements required by plants. Plants acquire these elements from the...
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Light Acquisition02:16

Light Acquisition

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In order to produce glucose, plants need to capture sufficient light energy. Many modern plants have evolved leaves specialized for light acquisition. Leaves can be only millimeters in width or tens of meters wide, depending on the environment. Due to competition for sunlight, evolution has driven the evolution of increasingly larger leaves and taller plants, to avoid shading by their neighbors with contaminant elaboration of root architecture and mechanisms to transport water and nutrients.
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Solución de IoT impulsada por el aprendizaje profundo para el cultivo inteligente de tomates

Akshit Saxena1, Aayushi Agarwal1, Bhavya Nagrath1

  • 1School of Electronics Engineering, Vellore Institute of Technology, Vellore, India.

Scientific reports
|August 24, 2025
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

Este estudio presenta un invernadero inteligente de IoT para el cultivo de tomates, utilizando sensores e inteligencia artificial para monitorear las condiciones del cultivo y clasificar la madurez. El sistema ofrece datos en tiempo real y aprendizaje profundo optimizado para la agricultura sostenible.

Palabras clave:
Aprendizaje profundoInvernaderoInternet de las cosas (IoT)Agricultura de precisiónProducción de tomateLas redes de sensores inalámbricos (WSN)

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Área de la Ciencia:

  • Ingeniería agrícola
  • Ciencias de la computación
  • Ciencias del medio ambiente

Sus antecedentes:

  • El aumento de la demanda mundial de alimentos y el cambio climático requieren prácticas agrícolas sostenibles.
  • La agricultura de precisión (AP) ofrece soluciones para optimizar la eficiencia de la producción de cultivos.

Objetivo del estudio:

  • Desarrollar una plataforma de invernadero inteligente basada en el Internet de las Cosas (IoT) para el cultivo de tomate.
  • Integrar la detección ambiental y el aprendizaje profundo para el monitoreo en tiempo real y la clasificación de la madurez.

Principales métodos:

  • Utilizó sensores inalámbricos ESP32 para la recolección de datos de humedad, temperatura y humedad del suelo en tiempo real.
  • Utilizó una Raspberry Pi con una cámara Pi y el modelo YOLOv8 para la clasificación de madurez del tomate (verde, medio maduro, completamente maduro).
  • Técnicas de optimización de modelos implementadas (cuantización, poda, TensorRT) para mejorar la velocidad de inferencia.

Principales resultados:

  • Logró una mejora del 35% en la velocidad de inferencia con una precisión de clasificación del 52,8% en la etapa inicial.
  • Consumo de energía diario medido: 8,91 Wh para los sensores ESP32 y 78 Wh para Raspberry Pi.
  • Demostró un prototipo funcional para el monitoreo en tiempo real y la evaluación de madurez impulsada por IA.

Conclusiones:

  • La plataforma desarrollada proporciona información práctica sobre el monitoreo ambiental y la evaluación de cultivos basada en IA para la agricultura inteligente.
  • El estudio sienta las bases para sistemas escalables de múltiples nodos y la integración de IA de vanguardia en invernaderos.
  • Las mejoras futuras incluyen Edge TPU, LoRa y sistemas de control automatizados para un invernadero totalmente autónomo.