Resumen: El control de las condiciones ambientales y el monitoreo del estado de la planta en invernaderos es fundamental para tomar decisiones de gestión apropiadas destinadas a promover la producción de cultivos. El objetivo principal de este estudio de investigación fue desarrollar y probar un invernadero aeropónico inteligente en una escala experimental donde el estado de la planta de geranio y las condiciones ambientales se controlan continuamente a través de la integración de Internet de las cosas (IoT) y la inteligencia artificial (IA). Se desarrolló una plataforma basada en IoT para controlar las condiciones ambientales de las plantas de manera más eficiente y proporcionar información a los usuarios para tomar decisiones de gestión informadas. Además, desarrollamos un marco de detección de enfermedades basado en AI utilizando los algoritmos VGG-19, InceptionREnnetV2 e InceptionV3 para analizar las imágenes capturadas periódicamente después de una inoculación intencional. El rendimiento del marco de IA se comparó con la evaluación de un experto del estado de la enfermedad. Los resultados preliminares mostraron que el sistema IoT implementado en el entorno de invernadero puede publicar datos como temperatura, humedad, flujo de agua y volumen de tanques de carga en línea continuamente a los usuarios y ajustar los parámetros controlados para proporcionar un entorno de crecimiento óptimo para las plantas. Además, los resultados del marco AI demuestran que el algoritmo VGG-19 pudo identificar el estrés por sequía y las hojas de óxido de las hojas sanas con la mayor precisión, 92% entre los otros algoritmos.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 16 de septiembre de 2025.
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