Diseño e implementación de un prototipo inteligente basado en tecnologías de automatización y una red neuronal para la optimización del cultivo de lechuga en el invernadero del Centro Experimental Cota Cota

Abstract

El presente proyecto propone el Diseño e Implementación de un Prototipo Inteligente Basado en Tecnologías de Automatización y una Red Neuronal para la Optimización del Cultivo de Lechuga en el Invernadero del Centro Experimental Cota Cota, el cual tiene como objetivo desarrollar e implementar un sistema eficiente que integre el control automatizado del riego, la ventilación y la detección de Oídium en el cultivo de lechuga. Para alcanzar este objetivo se emplearon diversos componentes electrónicos incluyendo sensores y actuadores, junto con tarjetas de desarrollo como Raspberry Pi y Arduino. El sistema automatizado ajusta los niveles de riego y ventilación, según las condiciones ambientales del invernadero, lo que contribuye a optimizar el crecimiento y desarrollo de la lechuga de tal forma que se reduzca el consumo de agua. Además, se implementó un algoritmo de red neuronal basado en Deep Learning para la detección de Oídium en las hojas de la lechuga. Este sistema envía alertas al usuario, permitiendo tomar medidas preventivas para evitar la propagación de la enfermedad. Este enfoque integral busca mejorar la eficiencia en la producción agrícola, garantizando un entorno controlado y saludable para el cultivo de lechuga en el invernadero.