Creación de un sistema de información sobre cultivos apoyado en Inteligencia Artificial e IOT

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.61117/ipsumtec.v9i1.450

Palabras clave:

Agricultura 4.0, Desarrollo Sustentable, Inteligencia Artificial, Internet de las Cosas, LoRaWAN, Visión Computacional

Resumen

Actualmente no solo México, sino también muchos países enfrenta importantes desafíos agrícolas derivados de la alteración del clima, la aparición de plagas y la baja automatización en procesos productivos. Ante este panorama la presente investigación, plantea la creación de un sistema de información sobre cultivos apoyado en inteligencia artificial, con el propósito de impulsar la innovación rural y fortalecer la seguridad alimentaria mediante soluciones tecnológicas accesibles y escalables. La actividad agrícola continúa dependiendo de métodos tradicionales poco sustentables, lo que limita la incorporación de herramientas modernas y dificulta la transición hacia prácticas más eficientes. El estudio se desarrolló de forma metodológica misma que consta de tres fases: la primera es diseño del hardware IoT, en la segunda fase se desarrollo del software de visión artificial y finalmente la última fase de interpretación de los datos para la toma de decisiones. El sistema propone el desarrollo de un dispositivo IoT emisor-receptor con capacidad de transmisión de datos sensoriales análogos y digitales a través de radiocomunicación  LoRa, complementado con un sistema de visión artificial basado en YOLOv8 para la detección de la salud de los cultivos. La integración de estas tecnologías busca optimizar el uso del agua y avanzar hacia la sostenibilidad agrícola. Asimismo, se emplea Python en la implantación  de algoritmos con inteligencia artificial que permiten identificar enfermedades en las plantas y activar sistemas de riego únicamente cuando la humedad del suelo lo requiere, reduciendo el desperdicio de recursos hídricos. Este enfoque contribuye a la construcción de un modelo agrícola más sustentable, eficiente y resiliente, capaz de responder a las necesidades actuales y futuras del sector, posicionando la innovación tecnológica como un eje estratégico para el desarrollo rural y la seguridad alimentaria en México.

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Biografía del autor/a

Raúl Rosique de Dios , Tecnológico Nacional de México

Ingeniero en sistemas computacionales, maestrante en inteligencia artificial y maestrante en ingeniería industrial, docente- investigador del TecNM/ITS de Villa la Venta. Miembro del Sistema Estatal de Investigadores y del Padrón de mentores de nuevos talentos. Experiencias en el desarrollo de software, prototipos IoT y visión computacional.

Livi Desi Alor Salaya, Tecnológico Nacional de México

Licenciada en Administración, labora en el área de inglés, donde contribuye al fortalecimiento de la relación entre la institución educativa y su entorno académico y productivo. Actualmente cursa la Maestría en Ingeniería Industrial con línea de investigación en el mejoramiento pymes. Su formación académica se orienta a la optimización de procesos, la mejora continua y el incremento de la competitividad organizacional.

Karina Almeyda Vázquez, Tecnológico Nacional de México

Ingeniero Industrial en el área de HSE, como Supervisor de Seguridad Industrial BME SUBTEC DE BLUE MARINE en plataformas y barcazas en la sonda de campeche actualmente curso la Maestría de Ingeniería Industrial, con línea de investigación en mejoramiento de las Pymes, Fortalecer la Gestión, Adopción Tecnológica, Innovación y Financiamiento para Impulsar su Competitividad, Supervivencia y Crecimiento Sostenible.

Nicolas Galindo Cruz, Tecnológico Nacional de México

Ingeniero industrial, Administrativo en TecNM campus La Venta, con experiencia en Pruebas No Destructivas y seguridad industrial en instalaciones petroleras terrestre y costa fuera. Cursando el posgrado de la maestría en ingeniería industrial, con línea de investigación de mejoramientos de las pymes, su trabajo de investigación de mejora continua en el área de producción de la purificadora con la estrategia kaizen.

Ana Ruth Ulloa Pimienta, Tecnológico Nacional de México

Doctora en Administración y en Educación, docente- investigador del TecNM/ITS de Villa la Venta. Candidata SNII, miembro del Sistema Estatal de Investigadores, del Padrón de mentores de nuevos talentos y de la RedEvalúa por el CCYTET, es conferencias, tallerista y ponente en congresos nacionales e internacionales.

Citas

Hernández Salazar, C. A., González Estrada, O. A., & González Silva, G. (2024). “Integración de la inteligencia artificial y la agricultura de precisión en cultivos de café,” Rev. UIS Ing., vol. 23, no. 4, pp. 145-158. DOI: https://doi.org/10.18273/revuin.v23n4-2024012

doi: https://doi.org/10.18273/revuin.v23n4-2024012

Olmi, H. (2019). Visión por computador: su historia y algunos principales hitos. Revista Ingeniería al Día, Universidad Central de Chile. Recuperado de https://revistaingenieriaaldia.ucentral.cl/rev_10/hernan_olmi.pdf

Kamilaris, A., & Prenafeta-Boldú, F. X. (2018). Deep learning in agriculture: A survey. Computers and Electronics in Agriculture, 147, 70–90. https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.02.016 DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.02.016

Wolfert, S., Ge, L., Verdouw, C., & Bogaardt, M. J. (2017). Big Data in Smart Farming – A review. Agricultural Systems, 153, 69–80. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2017.01.023 DOI: https://doi.org/10.1016/j.agsy.2017.01.023

Bentivoglio, Deborah; Bucci Giorgia; Belletti Matteo; Finco, Adele (2022). A theoretical framework on network's dynamics for precision agriculture technologies adoption. Revista de Economia e Sociologia Rural, 60(4), e245721. https://doi.org/10.1590/1806-9479.2021.245721 DOI: https://doi.org/10.1590/1806-9479.2021.245721

Rocha Jácome, Cristian; González, Ramón; Muñoz, Fernando; Guevara-Cabezas, Esteban; Hidalgo, Eduardo (2021). Industry 4.0: A Proposal of Paradigm Organization Schemes from a Systematic Literature Review. Sensors, 22(1), 66. https://doi.org/10.3390/s22010066 DOI: https://doi.org/10.3390/s22010066

Mühl, Diego; de Oliveira, Letícia (2022). A bibliometric and thematic approach to agriculture 4.0. Heliyon, 8(5), e09369. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e09369 DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e09369

IBM. (2025). La IA y el futuro de la agricultura. IBM Think. https://www.ibm.com/es-es/think/topics/ai-in-agriculture

Sharma, Abhinav; Jain, Arpit; Gupta, Prateek; Chowdary, Vinay (2021). Machine Learning Applications for Precision Agriculture: A Comprehensive Review. IEEE Access, 9, 4843-4873. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3048415 DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3048415

Chen, Qianyu; Li, Lanyu; Chong, Clive; Wang, Xionan (2022). AI-enhanced soil management and smart farming. Soil Use and Management, 38, 7-13. https://doi.org/10.1111/sum.12771 DOI: https://doi.org/10.1111/sum.12771

Maffezzoli, Federico; Ardolino, Marco; Bacchetti, Andrea; Perona, Marco; Renga, Filippo (2022). Agriculture 4.0: A systematic literature review on the paradigm, technologies and benefits. Futures, 142, 102998. https://doi.org/10.1016/j.futures.2022.102998 DOI: https://doi.org/10.1016/j.futures.2022.102998

Indu, Malik; Baghel, Anurag; Bhardwaj, Arpit; Ibrahim, Wubshet (2022). Optimization of Pesticides Spray on Crops in Agriculture using Machine Learning. Computational Intelligence and Neuroscience, 2022, 9408535. https://doi.org/10.1155/2022/9408535 DOI: https://doi.org/10.1155/2022/9408535

Helfer, Gilson; Victória, Jorge; dos Santos, Ronaldo; da Costa, Adilson (2020). A computational model for soil fertility prediction in ubiquitous agriculture. Computers and Electronics in Agriculture, 175, 105602. https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105602 DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105602

Shi, Xiaojie; An, Xingshuan; Zhao, Qingxue; Liu, Huimin; Xia, Lianming; Sun, Xia; Guo, Yemin (2019). State-ofthe-Art Internet of Things in Protected Agriculture. Sensors, 19(8), 1833. https://doi.org/10.3390/s19081833 DOI: https://doi.org/10.3390/s19081833

Ayaz, M., Ammad-Uddin, M., Sharif, Z., Mansour, A., & Aggoune, E. H. M. (2019). Internet-of-Things (IoT)-based smart agriculture: Toward making the fields talk. IEEE Access, 7, 129551–129583. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2932609 DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2932609

Lee, H. C., & Ke, K. H. (2018). Monitoring of Large-Area IoT Sensors Using a LoRa Wireless Mesh Network System: Design and Evaluation. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 67(9), 2177–2187. https://doi.org/10.1109/TIM.2018.2814082 DOI: https://doi.org/10.1109/TIM.2018.2814082

Luis Garcia, L. C. y Torres Gómez, L. A. (2024). Desarrollo de Aplicaciones IoT: Metodologías y Estrategias [IoT Application Development: Methodologies and Strategies]. European Public & Social Innovation Review, 9, 1-18. https://doi.org/10.31637/epsir-2024-1375 DOI: https://doi.org/10.31637/epsir-2024-1375

Toledo, F. D. (2024). Aplicación de sensores IoT e inteligencia artificial para la optimización del riego en cultivos agroecológicos. Revista Internacional de Investigación y Desarrollo Global, 3(2). https://doi.org/10.64041/riidg.v3i2.23 DOI: https://doi.org/10.64041/riidg.v3i2.23

Hernández Hernández, S. S., Díaz-Manríquez, A., & Elizondo-Leal, J. C. (2025). Inteligencia Artificial e IoT para el monitoreo agrícola: una revisión de tendencias actuales. Revista Mexicana de Ingeniería y Ciencias, 1(1). https://rmic.uat.edu.mx/index.php/MI/article/view/4 DOI: https://doi.org/10.29059/rmic.v1i1.4

León León, R. A., Aguirre vasquez. H. & Cruz Galdos, I. (2025). Desarrollo de un Sistema de Visión Artificial mediante Yolov8 para la Detección del Hongo Sphaceloma Perseae en Aguacate. Memorias de la Décima Quinta Conferencia Iberoamericana de Complejidad, Informática y Cibernética (CICIC 2025). https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.357 DOI: https://doi.org/10.54808/CICIC2025.01.357

Publicado

2026-03-09

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Cómo citar

Rosique de Dios , R., Alor Salaya, L. D., Almeyda Vázquez, K., Galindo Cruz, N., & Ulloa Pimienta, A. R. (2026). Creación de un sistema de información sobre cultivos apoyado en Inteligencia Artificial e IOT . REVISTA IPSUMTEC, 9(1), 51–59. https://doi.org/10.61117/ipsumtec.v9i1.450

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