Modelo de inteligencia computacional para la determinación del grado de afectación de la roya en café robusta

Abstract

Esta investigación fue planteada con el propósito de determinar el grado de afectación de la roya en plantas de café robusta mediante la implementación de un modelo de inteligencia computacional (IC). Para ello: (1) se llevó a cabo una revisión bibliográfica para obtener información acerca de los modelos que se utilizan en investigaciones relacionadas al objeto de estudio, concluyendo que el Máquinas de vectores de soporte (SVM por sus siglas en inglés) es el más utilizado y presenta mejores resultados; (2) con el conjunto de datos proporcionados por la carrera de Agrícola, conformado por 12 características fenotípicas de ejemplares de café afectados por la roya, se construyeron varias versiones de conjuntos de datos utilizando 3 criterios de oversampling; (3) se implementó el modelo SVM, el cual se entrenó y testeó con cada una de las versiones de los conjuntos de datos creadas, (4) después, el uso de técnicas de validación de modelos de IC permitió realizar ajustes sobre el modelo hasta obtener resultados que reflejen un alto grado de precisión realizando inferencias. Este proceso permitió que el modelo definitivo obtuviese un rendimiento del 80% durante las pruebas y un 74% de precisión (en promedio) durante la validación, por lo que, se creó un modelo que registra un rendimiento relativamente alto que además puede ser usado en otras investigaciones afines a combatir la enfermedad de la roya en el café.