Chat Demeter: un sistema multiagente para el diagnóstico de enfermedades en plantas que integra modelos...

Área de la Ciencia:

• Ciencias Agrícolas
• Ciencias de la Computación
• Inteligencia Artificial

Sus antecedentes:

• Las enfermedades de las plantas representan una amenaza significativa para la seguridad alimentaria mundial y la economía agrícola.
• La digitalización y la IA están transformando la agricultura, lo que requiere herramientas avanzadas de monitorización de cultivos.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y evaluar Chat Demeter, un sistema multiagente para el diagnóstico automatizado de enfermedades en plantas.
• Integrar el aprendizaje profundo para la identificación y clasificación precisas de enfermedades en plantas a partir de imágenes en tiempo real.

Principales métodos:

• Se utilizó un modelo de Red Neuronal Convolucional-Transformer (CNN-Transformer) para el análisis de imágenes.
• Se implementó la segmentación de instancias y la detección de objetos para la identificación de hojas enfermas.
• Se integró una interfaz de lenguaje natural para la interacción del usuario y recomendaciones automatizadas.

Principales resultados:

• Se logró una alta precisión diagnóstica del 99,50 % en el conjunto de datos de validación.
• Se demostró un rendimiento superior con un Área Bajo la Curva (AUC) del 99,91 %.
• Se permitió con éxito la identificación y clasificación automáticas de enfermedades en plantas.

Conclusiones:

• Chat Demeter ofrece una solución eficaz para la monitorización de la salud de los cultivos en tiempo real y la intervención de enfermedades.
• El sistema proporciona un modelo factible para integrar y optimizar futuros sistemas multiagentes agrícolas.
• Los diagnósticos impulsados por IA mejoran la competitividad y la sostenibilidad agrícolas.