Sistema basado en visión artificial para la detección temprana y monitoreo de poblaciones de la mosca blanca (Bemisia tabaci) en tomate (Solanum lycopersicum)

Desarrollar un sistema basado en visión artificial para la detección temprana y monitoreo de poblaciones de mosca blanca (Bemisia tabaci) en tomate (Solanum lycopersicum), facilitando el manejo fitosanitario en la producción agrícola.

La propuesta titulada "Sistema basado en visión artificial para la detección temprana y monitoreo de poblaciones de la mosca blanca (Bemisia tabaci) en tomate (Solanum lycopersicum)" tiene como propósito desarrollar un sistema automatizado que permita identificar de manera temprana la presencia de esta plaga en cultivos de tomate. Para ello, se plantea el uso de cámaras montadas sobre plataformas móviles, junto con algoritmos de inteligencia artificial para el análisis de imágenes. En caso de obtener financiamiento, el proyecto contempla la recolección y procesamiento de datos visuales en condiciones controladas, el desarrollo de un modelo basado en red neuronal artificial para la detección de la plaga, y la validación de la herramienta en campo. Además, se elaborarán materiales técnicos y de divulgación que faciliten la transferencia de los resultados a productores y actores del sector agrícola.

Desde el punto de vista técnico e intelectual, la propuesta aporta un enfoque novedoso al integrar visión artificial, aprendizaje automático y movilidad autónoma para el monitoreo fitosanitario, una combinación que no ha sido aplicada previamente en Panamá para el manejo de plagas en tomate. Actualmente, la detección de Bemisia tabaci depende de métodos manuales y reactivos, lo que limita la capacidad de respuesta y eleva los costos de manejo. El desarrollo de un sistema automatizado permitirá obtener información oportuna y confiable, contribuyendo a optimizar las estrategias de control. Además, la construcción de una base de datos propia de imágenes agrícolas constituye un insumo relevante para futuras investigaciones y aplicaciones tecnológicas en la región.

El proyecto tiene el potencial de generar beneficios concretos para el sector agrícola y la sociedad en general.

La disponibilidad de un sistema de detección temprana permitirá a los productores reducir pérdidas económicas y optimizar el uso de insumos fitosanitarios, favoreciendo prácticas más sostenibles. Asimismo, la iniciativa contribuirá a la formación de recursos humanos en áreas vinculadas a la ciencia, la tecnología y la innovación, incorporando la participación de estudiantes, docentes y actores del sector productivo. La divulgación de los resultados buscará facilitar la adopción de la tecnología, fortaleciendo la capacidad local para enfrentar desafíos asociados a la producción agrícola. En conjunto, la propuesta ofrece una herramienta práctica y escalable que puede aportar al desarrollo sostenible y la seguridad alimentaria en el país.