Tecnológico Nacional de México
Instituto Tecnológico de Colima
División de Estudios de Posgrado e Investigación
Alumnos de Maestría en Sistemas presentan ponencias en congreso nacional
Publicado el: 2017-11-24
Villa de Álvarez Col. 24 de noviembre de 2017. Cuatro alumnos de la Maestría en Sistemas Computacionales participaron como ponentes en el Tercer Congreso Nacional Multidisciplinario de Educación, Ciencia y Tecnología (CONAMTEC) que se llevó a cabo en el Instituto Tecnológico de Pachuca, del 15 al 16 de noviembre, donde expusieron parte de los resultados que han obtenido en los avances de tesis de grado.
Los trabajos fueron seleccionados por el comité de arbitraje del CONAMTEC para ser expuestos en el evento debido a la solidez académica de los proyectos y a las aportaciones con que contribuyen a la generación de herramientas tecnológicas que mejoran las condiciones de la agroproducción. Es importante señalar que los temas de tesis de los cuatro ponentes dan respuesta a problemáticas expuestas a la División de Estudios de Posgrado e Investigación del ITColima por empresarios y agroproductores de la región.
El ISC Eduardo Cárdenas Valdovinos presentó el tema “Modelo difuso para la predicción de la plaga de la Sigatoka Negra”. El trabajo establece que es factible determinar el riesgo de proliferación de esta plaga con base en las variables de humedad y temperatura utilizando el modelo difuso tipo Mamdani.
Por su parte, el ISC Roberto Carlos Terrones Benicio, desarrolló su ponencia sobre modelado de sistema difuso para monitoreo de PH en cultivos de plantas ornamentales. Mediante la utilización de técnicas de lógica difusa para detectar el error de PH, es posible evitar que haya deficiencia de minerales o envenenamiento de la raíz en el cultivo.
“Procesamiento de imágenes aplicadas a la identificación de agentes patógenos en el cultivo de plátano” fue la ponencia que presentó el ISC Juan Salvador García Andrade, en cuya investigación se aplicaron técnicas de Support Vector Machine (SVM) para la clasificación de agentes patógenos como la Sigatoka Negra, Sigatoka Amarilla y Moko del Plátano, y además se utilizaron redes neuronales que permiten determinar si las hojas de plátano están sanas o dañadas.
Por último el ISC Emmanuel Escobar Avalos presentó el trabajo “Predicción de agentes patógenos en plantas ornamentales utilizando redes neuronales”. Por medio de una aplicación desarrollada en Matlab se realiza la predicción del estado de salud que presenta una hoja de planta ornamental y de acuerdo con las características que presente la imagen que se ingresa, la hoja es clasificada como sana o dañada.
Cabe destacar que los cuatro trabajos expuestos fueron publicados previamente en revistas arbitradas lo que garantiza la validez y calidad académica de los mismos. Asesoran a los tesistas mencionados el Dr. Nicandro Farías Mendoza, el Dr. Jesús Alberto Verduzco Ramírez y el Dr. Noel García Díaz, quien también asistió al CONAMTEC.
Los trabajos fueron seleccionados por el comité de arbitraje del CONAMTEC para ser expuestos en el evento debido a la solidez académica de los proyectos y a las aportaciones con que contribuyen a la generación de herramientas tecnológicas que mejoran las condiciones de la agroproducción. Es importante señalar que los temas de tesis de los cuatro ponentes dan respuesta a problemáticas expuestas a la División de Estudios de Posgrado e Investigación del ITColima por empresarios y agroproductores de la región.
El ISC Eduardo Cárdenas Valdovinos presentó el tema “Modelo difuso para la predicción de la plaga de la Sigatoka Negra”. El trabajo establece que es factible determinar el riesgo de proliferación de esta plaga con base en las variables de humedad y temperatura utilizando el modelo difuso tipo Mamdani.
Por su parte, el ISC Roberto Carlos Terrones Benicio, desarrolló su ponencia sobre modelado de sistema difuso para monitoreo de PH en cultivos de plantas ornamentales. Mediante la utilización de técnicas de lógica difusa para detectar el error de PH, es posible evitar que haya deficiencia de minerales o envenenamiento de la raíz en el cultivo.
“Procesamiento de imágenes aplicadas a la identificación de agentes patógenos en el cultivo de plátano” fue la ponencia que presentó el ISC Juan Salvador García Andrade, en cuya investigación se aplicaron técnicas de Support Vector Machine (SVM) para la clasificación de agentes patógenos como la Sigatoka Negra, Sigatoka Amarilla y Moko del Plátano, y además se utilizaron redes neuronales que permiten determinar si las hojas de plátano están sanas o dañadas.
Por último el ISC Emmanuel Escobar Avalos presentó el trabajo “Predicción de agentes patógenos en plantas ornamentales utilizando redes neuronales”. Por medio de una aplicación desarrollada en Matlab se realiza la predicción del estado de salud que presenta una hoja de planta ornamental y de acuerdo con las características que presente la imagen que se ingresa, la hoja es clasificada como sana o dañada.
Cabe destacar que los cuatro trabajos expuestos fueron publicados previamente en revistas arbitradas lo que garantiza la validez y calidad académica de los mismos. Asesoran a los tesistas mencionados el Dr. Nicandro Farías Mendoza, el Dr. Jesús Alberto Verduzco Ramírez y el Dr. Noel García Díaz, quien también asistió al CONAMTEC.
