Browsing by Subject "Agriculture"

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    Detección de enfermedades en cultivos de banano con imágenes aéreas utilizando un modelo de Deep Learning
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Enríquez Polanco, Jorge Alberto; Rodríguez Reyes, Michael; Tobón Llano, Luis Eduardo
    Este documento presenta un proyecto cuyo objetivo principal es reducir la cantidad de tiempo invertida en el monitoreo de los cultivos de banano, mediante la implementación de modelos de Aprendizaje Profundo (Deep Learning). Estos modelos se han utilizado para detectar y monitorear las enfermedades de Fusarium wilt y Xanthomonas wilt en los cultivos, empleando imágenes de alta resolución en RGB obtenidas por UAV (vehículos aéreos no tripulados). El proyecto se dirige específicamente a pequeños y medianos agricultores, con el propósito de agilizar los procesos de monitoreo de los cultivos de banano y detectar de manera temprana las enfermedades mencionadas. Para lograr este objetivo, se ha desarrollado un prototipo funcional que ha sido probado en cultivos reales. La implementación del prototipo se ha basado en los avances encontrados en el estado del arte relacionado con dispositivos y arquitecturas utilizadas en la implementación de inteligencia artificial en el monitoreo de cultivos. Además, se ha utilizado una base de datos proporcionada por el Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT), que cuenta con más de 30 mil plantas de banano anotadas y etiquetadas por expertos fitopatólogos. En 3 cuanto a los objetivos cuantitativos, se ha logrado reducir en al menos un 25% el tiempo necesario para el monitoreo de los cultivos de banano, en comparación con los métodos tradicionales utilizados por los agricultores. Para lograr estos objetivos, se ha utilizado la metodología CDIO, que implica comprender inicialmente la situación, necesidad o problema en un contexto específico. A partir de esta comprensión, se ha diseñado una solución que se ha implementado realizando las modificaciones necesarias hasta llegar a la fase operativa del proyecto
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    Omics sciences in agriculture. Crop phenomes and microbiomes
    (Sello Editorial Javeriano, 2023) Jaramillo Botero, Andrés; Arango Mambuscay, Carlos Alberto; Aguilar Zambrano, Jaime Alberto
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    Plan de negocio: Inveragro
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Silva Ortiz, Daniel Felipe; Botero Roldán, Carlos Alberto
    El sector agrícola en Colombia presenta un potencial significativo de crecimiento, pero enfrenta desafíos críticos debido a la desconexión entre los productores agrícolas, las entidades financieras y las gubernamentales. Esta brecha limita el acceso a recursos y conocimientos esenciales, afectando la competitividad y sostenibilidad del sector (Pineda, 2024). InverAgro surge como una iniciativa para conectar a los productores con una red de asesores técnicos y financieros especializados, ofreciendo un servicio integral que busca optimizar recursos, reducir riesgos y maximizar la rentabilidad de los proyectos agrícolas. El plan de negocio de InverAgro incluye estrategias de crecimiento que abarcan la ampliación del negocio, la introducción de nuevos productos y servicios, y la expansión regional. Además, se propone una estrategia de mercadeo integral que busca posicionar a InverAgro como un aliado cercano y confiable para los productores agrícolas, utilizando canales digitales y tradicionales para alcanzar a su audiencia objetivo (Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural de Colombia, 2021). La viabilidad financiera del proyecto se sustenta en un modelo de monetización que incluye planes gratuitos y premium, asesoría personalizada y alianzas estratégicas con entidades financieras y gremiales. Las proyecciones financieras indican un retorno de inversión positivo, lo que refuerza la sostenibilidad del proyecto a largo plazo (Finagro, 2024).