En una muestra del empleo de tecnología en el sector agropecuario, el semillero de investigación Linudecx de la Universidad de Cundinamarca ha sido reconocido a nivel nacional. El proyecto titulado "Sistema de detección temprana de Botrytis cinérea en arándanos mediante termografía e Inteligencia Artificial" ganó primer lugar en la categoría de Investigación Tecnológica durante el XI Encuentro Internacional de Semilleros de Investigación el pasado 29 de mayo. Este evento se centró en el impacto de nuevas tecnologías en la conservación ambiental.
El sistema aborda el moho gris, una afección agrícola causada por el hongo Botrytis cinérea que afecta la calidad de los arándanos y representa pérdidas económicas para los productores.
La investigadora Gina Maribel Valenzuela Sabogal explicó que el prototipo permite detectar enfermedades antes de que sean visibles. "El sistema combina Inteligencia Artificial con termografía infrarroja para detectar el hongo de forma temprana, permitiendo intervenciones oportunas y reduciendo pérdidas significativas en los cultivos", afirmó Valenzuela Sabogal.
Juan Esteban Fuentes Rojas, estudiante y miembro del semillero, indicó que la idea surgió al observar los cultivos de arándanos y cuestionarse cómo apoyar a los agricultores ante el moho gris. "Me surgió la inquietud de cómo podríamos ayudar a los agricultores a enfrentar una amenaza que afecta directamente la calidad del fruto", relató Fuentes Rojas. Gabriel Esteban Martínez Roldán, también del equipo, señaló la inclinación hacia la innovación. "Queríamos crear algo con impacto real. Por eso decidimos trabajar con termografía infrarroja, una técnica poco explorada que encontramos revisando literatura científica", comentó.
El sistema utiliza tecnología accesible e integra un microcontrolador ESP32-S3, una cámara térmica MLX90640, una cámara RGB y sensores para monitorear temperatura, humedad y luminosidad. Todo se aloja en un dispositivo portátil de bajo consumo energético. Actualmente, se valida en invernaderos para determinar patrones de comportamiento que ayuden a diferenciar entre plantas sanas e infectadas, confirmando la precisión del diagnóstico en campo.
Además de su aplicación en arándanos, este proyecto puede adaptarse a otros cultivos, favoreciendo la productividad del sector agropecuario en Colombia.
Fuente: portalnews.co