Desarrollo de un aplicativo web para la detección temprana de Monilia en cacao fino de aroma en la provincia de Santo Domingo de los Tsáchilas - Jarrín Raza, Danilo Alfonso (2024)
El cacao (Theobroma cacao) es un producto agrícola con alta demanda a nivel mundial debido a su uso en la elaboración de chocolate. Los países que presentan condiciones ambientales óptimas para su producción, tales como Ecuador, mantienen altos niveles de comercialización. En el 2022, este rubro generó ingresos brutos por 1003 millones de dólares, y empleo directo e indirecto a 397 502 personas. Santo Domingo de los Tsáchilas es la quinta provincia productora de cacao más importante a nivel nacional con un volumen de 19 643 toneladas producidas en el año 2023. Las principales limitantes del cultivo son las enfermedades y plagas, las cuales han provocado la pérdida de 21 962 hectáreas en 2022, siendo el 52% de estas pérdidas atribuible a la moniliasis, enfermedad causada por el hongo Moniliophthora roreri (Cif). La incidencia de esta enfermedad en el Ecuador alcanzó el 64,76% en todo el territorio nacional. Para combatir la moniliasis, una de las medidas más efectivas es la detección temprana la cual permite aplicar medidas culturales para evitar la propagación del patógeno. Este trabajo tuvo como objetivo desarrollar un prototipo de aplicativo web para la detección temprana de Monilia (Moniliophthora roreri) en el cultivo de Cacao Fino de Aroma en la provincia de Santo Domingo de los Tsáchilas. Para lograrlo, se entrenó un modelo de aprendizaje automático utilizando un conjunto de datos de imágenes preprocesadas del cultivo, las cuales optimizaron el rendimiento y permitieron alcanzar una precisión de 97% en la detección efectiva de moniliasis. La alta efectividad en la detección se debe, fundamentalmente, al tratamiento de ruidos en las imágenes procesadas y a la aplicación de algoritmos de redes neuronales convolucionales. También, se desarrolló una API REST que permitió la integración del modelo, facilitando el acceso y la utilización de este mediante la recepción de imágenes para su procesamiento con el modelo de aprendizaje automático y devolviendo la predicción a la interfaz de usuario sobre la presencia de moniliasis.