Noticia anterior
Santo Tomás Rancagua hace historia y triunfa en el Torneo Nacional de Debates por primera vezEstudiantes de Agronomía presentan investigación sobre IA aplicada al agro
Una investigación desarrollada junto a académicos de Ingeniería Civil Industrial de la Universidad Santo Tomás evaluó una aplicación de reconocimiento de voz que redujo en un 67,1% el tiempo de registro de labores agrícolas, abriendo nuevas oportunidades para la digitalización de pequeños productores.
Isidora Campos Henríquez y Pablo Gutiérrez Arroyo, estudiantes de Agronomía de la Universidad Santo Tomás (UST), participaron en la Conferencia Internacional América Sustentable, donde presentaron una investigación orientada a facilitar la gestión de información productiva mediante inteligencia artificial y reconocimiento de voz.
Isidora Campos Henríquez, Estudiante Agronomía.
La ponencia, titulada “Impacto de un sistema inteligente de registro agrícola basado en reconocimiento de voz e inteligencia artificial para la gestión de información productiva de pequeños agricultores”, se desarrolló en el marco de sus trabajos de tesis y contó con la colaboración de Rodrigo Barraza Alonso y Leonardo Rodríguez-Córdova, académicos de Ingeniería Civil Industrial de la UST.
El estudio abordó una problemática frecuente en la pequeña y mediana agricultura: las dificultades para mantener registros sistemáticos de las labores realizadas en terreno. Para ello, el equipo desarrolló un prototipo de aplicación móvil que permite registrar verbalmente actividades como fertilizaciones, podas, riegos y aplicaciones fitosanitarias, transformando los mensajes hablados en información estructurada y almacenada digitalmente.
Tecnología que optimiza el registro de labores agrícolas
El prototipo fue evaluado mediante un estudio piloto con nueve agricultores de la Región Metropolitana, vinculados a la producción frutal y hortícola. Los resultados evidenciaron una disminución del tiempo promedio de registro de 15,03 segundos mediante el método convencional a 4,94 segundos utilizando la aplicación, lo que representa una reducción del 67,1%.
Asimismo, el sistema alcanzó un 96,1% de completitud de los registros, frente al 100% obtenido mediante el procedimiento convencional, sin diferencias estadísticamente significativas entre ambos métodos.
Pablo Gutiérrez Arroyo, Estudiante Agronomía.
La investigación también identificó desafíos relacionados con la precisión del reconocimiento de términos agronómicos y la facilidad de uso de la aplicación, aspectos que permitirán continuar perfeccionando la herramienta y favorecer su futura adopción por parte de los productores.
Adicionalmente, el trabajo incorporó una metodología de análisis multicriterio para ponderar indicadores agronómicos asociados a la calidad y sanidad vegetal, explorando nuevas posibilidades para utilizar la información recopilada en apoyo a la toma de decisiones productivas.
Investigación interdisciplinaria con impacto en el sector productivo
Uno de los principales aportes de esta iniciativa es la colaboración entre Agronomía e Ingeniería Civil Industrial, integrando conocimientos disciplinarios y herramientas tecnológicas para responder a necesidades concretas del sector agrícola.
Los resultados fueron sistematizados en un artículo científico elaborado por Rodrigo Barraza Alonso, Isidora Campos Henríquez, Pablo Gutiérrez Arroyo y Leonardo Rodríguez-Córdova, bajo el mismo título de la ponencia presentada en el encuentro internacional.
La participación en la Conferencia Internacional América Sustentable permitió compartir los avances de esta investigación y visibilizar el potencial de la inteligencia artificial como herramienta para mejorar el registro y la trazabilidad de la información agrícola.
Si bien el prototipo se encuentra en etapa de validación, sus resultados evidencian oportunidades para desarrollar soluciones de agricultura digital adaptadas a las necesidades de pequeños y medianos productores, destacando el valor de la investigación interdisciplinaria y de los trabajos de tesis de pregrado en la generación de conocimiento aplicado.