Implementación De Redes Neuronales Convolucionales Para Mejorar El Rendimiento En La Detección De Enfermedades Como Tizón Y Mosaico En Los Tomates

Esta investigación busca optimizar la detección de enfermedades como el Tizón y el Virus del Mosaico en cultivos de tomate mediante la aplicación de redes neuronales convolucionales (CNN). Se empleó un enfoque cuasiexperimental, utilizando un banco de imágenes de 11 000 muestras, combinando fuentes propias y de PlantVillage. El análisis se realizó a través de técnicas de aprendizaje profundo, desarrollando un modelo CNN capaz de identificar características foliares asociadas a infecciones. Los hallazgos revelan una mejora significativa en la precisión, alcanzando un valor de 95%. Esto permite una respuesta más rápida y eficaz ante la aparición de enfermedades. El estudio concluye que la implementación de CNN no solo brinda gran precisión, sino que también ofrece una solución rápida y accesible para los agricultores, contribuyendo a la reducción de pérdidas económicas y al aumento de la productividad en el cultivo de tomate.