Resumen:
El proyecto se centra en el desarrollo e implementación de un sistema innovador diseñado para la detección temprana y la prevención de enfermedades en los frutos de los cultivos de aguacate. Mediante el uso de tecnologías avanzadas, como sensores especializados y algoritmos de inteligencia artificial, este sistema busca mejorar la salud y la productividad de los cultivos al proporcionar a los agricultores herramientas efectivas para la gestión proactiva de enfermedades y condiciones adversas, la metodología del proyecto comprendió diversas etapas, desde la planificación inicial del sistema de adquisición de datos hasta la implementación práctica de una red de sensores para monitorear las condiciones ambientales y la salud de las plantas en tiempo real. Los sensores utilizados incluyen dispositivos especializados para medir variables clave, como la temperatura y humedad del suelo, así como otros parámetros relevantes para el crecimiento óptimo de los aguacates y producción sana. Una vez recopilados los datos, son analizados de manera continua por medio de algoritmos de inteligencia artificial (CNN), permitiendo la detección temprana de posibles enfermedades en los frutos. En caso de detectarse alguna anomalía, se visualizará mediante un porcentaje, lo que les permite tomar decisiones oportunas. El uso de un módulo ESP32 y otros dispositivos de adquisición de datos proporciona mediciones precisas y confiables de las condiciones ambientales, permitiendo una gestión más eficiente y sostenible de los cultivos. este proyecto representa un avance significativo en la agricultura 4.0, al combinar tecnología de vanguardia con prácticas agrícolas tradicionales para mejorar la salud y el rendimiento de los cultivos de aguacate
