Uno de los principales problemas es que las plagas invaden las plantas y no se identifican a tiempo. En la mayoría de los casos, los agricultores revisan sus cultivos a simple vista y se basan en sus conocimientos y experiencia. Si bien esta práctica es útil, puede ser complicado cuando la plaga acaba de instalarse o los síntomas que presentan las plantas pueden ser causados por otras cosas.
El problema es que la actuación se produce cuando ya hay daños considerables. Por tanto, el agricultor pierde parte de la cosecha y tiene que hacer un gasto extra para poder hacer frente a la plaga. Por si fuera poco, la detección tardía dificulta la toma de decisiones, ya que en muchas ocasiones hay poca información sobre el comportamiento o la posible aparición de determinadas plagas.
El problema también está en la falta de herramientas tecnológicas que puedan ayudar al agricultor en este proceso. Actualmente hay avances en inteligencia artificial y modelos predictivos aplicados a la agricultura, pero la mayoría de estas soluciones han sido diseñadas para otros países y condiciones agrícolas. Por eso, no están hechas a la medida de los cultivos y agricultores del sector de Chillia.
De esta realidad surge la necesidad de buscar una alternativa que permita utilizar la tecnología como aliada en la detección de plagas en el cultivo de papa. La implementación de un modelo predictivo podría permitir analizar información relacionada con el cultivo y a su vez desde ese análisis, identificar patrones asociados a la presencia o posible aparición de plagas. El objetivo no es que el modelo predictivo reemplace al agricultor, sino que se valore la ayuda que supone contar con una herramienta que facilite la identificación temprana y que además ayude a la toma de decisiones.
Por ello, la investigación se propone como objetivo específico, desarrollar un modelo predictivo para la detección de plagas en el cultivo de papa en el sector agrícola de Chillia durante el año 2026, considerando las características y necesidades propias del contexto local.
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