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Martes, 16 de Octubre de  2018
12:48

14Con el proyecto de innovación denominado Harvestt, el Toronto Internacional Society of Innovation & Advanced Skills (TISIAS) en Canadá reconoció a estudiantes del Instituto Politécnico Nacional (IPN) como mejor invención de Norte América en el Concurso ICAN 2018.

Los estudiantes Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica (ESIME), Unidad Zacatenco, Emmanuel Campos Genaro, José Israel Romero Flores, Leonardo Tonatiuh González García y Luis Antonio Hernández Moha, comentaron que el IPN fue la única representación nacional y latinoamericana en el concurso que surgió ganadora.

Esta distinción se logró por la creación de un sistema de agro tecnología automatizado con implementaciones de Inteligencia Artificial, el cual es un invernadero que acelera el proceso de germinación de varias semillas sin necesidad de estar al aire libre.

Es un dispositivo agro tecnológico que implementa innovaciones de técnicas de cultivo, integra mecanismos tecnológicos para aumentar el desarrollo y crecimiento de plantas de la agronomía clásica.

Esta innovación está integrada por una cámara de construcción, que mediante determinados controles de humedad, temperatura y fotoperiodo, sirve para ensayar, analizar y llevar a la germinación en condiciones óptimas.

“Este invernadero emplea elementos y conceptos de electrónica, acompañado de planteamientos de termodinámica en un pequeño espacio controlado a presión atmosférica”, señaló Campos Genaro.

Además cuenta con un software especializado para un estudio más profundo, conceptos de lógica difusa para predicción y análisis matemático para cultivos en masa. Permite el desarrollo de plantas en comunidades urbanas y toma en consideración las precauciones y recomendaciones que son indispensables en la ciencia de la agronomía.
Harvestt está equipado por implementaciones de visión artificial y de aprendizaje automático, que ofrece grandes oportunidades para el reconocimiento automático de plantas mediante la inspección visual de las hojas.

La identificación automatizada de plantas se realiza mediante métodos de aprendizaje automático que permiten distinguir las especies gracias a los parámetros medidos por el sistema.

 

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