El cultivo de arroz en Lambayeque es uno de los más importantes de la región. Pero como toda en la agricultura existen plagas y enfermedades que afectan directamente al producto final que muchas veces son muy tardías su detección, siendo impreciso su control del campo. Debido a esto se realiza una investigación aplicada ya que se desarrolla un sistema inteligente de aplicación móvil apoyado de un modelo de reconocimiento de imágenes basado en redes neuronales, con la intención de brindar un reconocimiento preciso del patógeno encontrado en el cultivo, permitiendo comprobar la hipótesis ya que el software cumple con la intención de apoyar a un diagnóstico más específico de plagas y enfermedades mediante gráficos con porcentajes del campo evaluado. Para el desarrollo del software se hizo uso de las metodologías CommonKads y RUP, haciendo las pruebas de calidad para su uso. Concluyendo la creación de un modelo de reconocimiento junto con el aplicativo, además de probar su funcionalidad mediante validación de expertos en el área de agricultura para el cumplimiento de los objetivos. Como resultados finales, tenemos que esta investigación presenta un paso más de como la inteligencia artificial puede entrar ayudar al ámbito de la agricultura, apoyando a pérdidas económicas y distribución de un alimento tan consumido como es el arroz.

En Latinoamérica la agricultura ha ido incrementando en cuanto a la productividad de una variedad de frutos. Sin embargo, para la siembra de las plantas se presentan problemas como son las plagas que afectan al fruto, tallo, raíz, hoja, crecimiento entre otras, es por esta razón que los agricultores decidieron optar por nuevas tecnologías para un mejor control de sus cultivos adoptando los sistemas expertos (SE) para la toma de decisiones en cuanto al diagnóstico de plagas en los cultivos con el fin de mejorar la calidad de su fruto y un mejor monitoreo de sus plantas. El objetivo de este artículo de revisión es determinar el uso de los sistemas expertos para obtener información del diagnóstico de plagas en los cultivos y puedan ser tratadas a tiempo. En este estudio se plantearon preguntas de investigación las cuales se respondieron de la Revisión Sistemática de la Literatura en las bases de datos IOPScience, ProQuest y ScienceDirect aplicando los criterios de inclusión y exclusión, quedando así solo 21 artículos seleccionados que responderán a las preguntas planteadas. De las respuestas obtenidas nos muestra la influencia que tienen los sistemas expertos en cuanto al cuidado de los cultivos, estos sistemas ayudan a los agricultores a tomar una decisión inmediata para tratar las plagas, y llevar un mejor control de sus cultivos durante su proceso de desarrollo.

Este proyecto tiene como objetivo principal, apoyar el proceso de control de la plaga Diatraea Saccharalis en la producción de caña de azúcar mediante la implementación de una aplicación móvil basado en el Proceso de Análisis Jerárquico. Su problema radica en la atención de aplicación de liberaciones a campos infestados. La priorización de atención a campos es un análisis complejo que muchas veces no resulta óptimo, porque se realiza con premura y sin incluir todos los campos que requieren liberaciones adicionales. Por ello nos preguntamos ¿De qué manera se puede apoyar el proceso de control de la plaga Diatraea Saccharalis en la caña de azúcar? Y se planteó como respuesta: la implementación de una aplicación móvil híbrida con el Proceso de Análisis Jerárquico se mejorará el proceso de control de la plaga Diatraea Saccharalis en la producción de la caña de azúcar. La metodología aplicada fue Extreme Programming basada en la retroalimentación continua entre el cliente y equipo de desarrollo con fases como la planeación, diseño, desarrollo y pruebas, herramientas tecnológicas con el fin de implementar el software en la Empresa Agroindustrial Cayaltí. La solución redujo el 73% del total de tiempo promedio de horas trabajadas por los trabajadores del plan de atención a campos infestados. Se redujo las liberaciones adicionales en 50,57 %.

La comunidad de agricultores sembradores de Sandía, cada día se enfrentan a mayores retos que implican el manejo de enormes volúmenes de datos que crecen de manera exponencial en tamaño y complejidad, es así que uno de los problemas en los cultivos es la correcta identificación y suministración de agroquímicos que se les provee a las plagas o enfermedades en el cultivo de Sandía. La identificación hasta hoy se realiza de forma visual por los agricultores siendo una limitante en cuanto al correcto reconocimiento de la plaga o enfermedad y por consecuencia la utilización de un agroquímico incorrecto. Este proyecto desarrolló una aplicación móvil para identificar y brindar el agroquímico correcto para las plagas o enfermedades del cultivo de Sandía en el distrito de Ferreñafe. Utilizando características consecuentes del agente hospedante en el cultivo de sandía y los algoritmos de la inteligencia artificial, se pretende hallar patrones relevantes en las imágenes de forma rápida y confiable. El software realizará una búsqueda en los repositorios de datos previamente registrados, una vez capturada la imagen, esta se procesará en busca de patrones que los compare e identifique. Así mismo se realizará un análisis interno para identificar qué tipo de plaga o enfermedad está atacando el cultivo de sandía. Esto apoyará a los agricultores a la correcta identificación de plagas o enfermedades con la intención de suministrar el agroquímico correcto.

El manejo integral de plagas y enfermedades (MIP) es fundamental en el cultivo de caña de azúcar, su ineficiente ejecución genera que no se consiga una buena cosecha al final de una temporada de sembrío, incluyendo las consecuencias monetarias y logísticas que trae consigo esto. La falta de conocimientos fito-técnicos de la planta, así como, la poca conciencia preventiva de los agricultores generaba esta ineficiencia. Ante esta problemática se planteó desarrollar un sistema inteligente web, basado en el paradigma de las redes neuronales, que apoye en la prevención, detección, tratamiento y seguimiento de las plagas y enfermedades propios del cultivo de caña de azúcar, para lo cual se utilizó la metodología de desarrollo IDEAL, propuesta por Juan Pazos en 1997. Una vez culminado el desarrollo del producto, se puso a disposición de 6 expertos en el cultivo de caña de azúcar para su validación, obteniendo como resultado que el 84% calificó la información del sistema entre “confiable” y “totalmente confiable”, además, el 66% califico de “fácil” y “muy fácil” el uso de este y el 100% determino que el software era “útil” y “muy útil” para el manejo integral de plagas. Por otro lado, se consiguió una precisión del 83% en la detección de plagas y un aumento en el número de tratamientos de control con las que podría contar los agricultores al momento de erradicar una plaga o enfermedad, así mismo, se pudo aumentar el número de alertas preventivas ante la posible aparición de estas.