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Aplican "deep learning" para detectar HLB en cítricos

Pensado para teléfonos con sistema Android, esta aplicación “permite reconocer síntomas de HLB y deficiencias nutriciones mediante la captura de fotografías de hojas en tiempo real”. Investigadores del INTA Misiones utilizan técnicas de inteligencia artificial para identificar síntomas de la enfermedad y carencias nutricionales en hojas de plantas. Trabajan en el desarrollo de una aplicación móvil para celulares destinada a monitoreadores y productores.

“En las diferentes pruebas de clasificación de imágenes de hojas de árboles cítricos con síntomas de HLB, carencia de magnesio, deficiencia de zinc y asintomáticas, demostró reconocer los síntomas vinculados con HLB con un 89 % de aciertos”, destacó en Campo en acción Javier Berger,  ingeniero en informática y becario de investigación del Comité Ejecutivo de Desarrollo e Innovación Tecnológica (CEDIT) en el INTA Montecarlo –Misiones.



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