Aplicaciones de la inteligencia artificial en la detección temprana y manejo de enfermedades en plantaciones de cacao: Una revisión sistemática

Resumen

La producción de cacao enfrenta desafíos significativos relacionados con enfermedades fúngicas y virales que afectan gravemente el rendimiento y la calidad de los cultivos, generando pérdidas económicas sustanciales para los productores. En este contexto, las tecnologías de inteligencia artificial (IA) han emergido como herramientas prometedoras para la detección temprana y el manejo eficiente de enfermedades en plantaciones de cacao. Los hallazgos indican que las técnicas de visión por computadora basadas en redes neuronales convolucionales muestran altos índices de precisión en la identificación temprana de patógenos como moniliasis, escoba de bruja y mazorca negra, superando los métodos tradicionales de inspección visual. Adicionalmente, los sistemas integrados que combinan imágenes multiespectrales con algoritmos de aprendizaje profundo demuestran capacidad para detectar infecciones antes de que los síntomas sean visibles. Sin embargo, se identifican desafíos relacionados con la variabilidad de condiciones ambientales, la disponibilidad de conjuntos de datos representativos y la necesidad de adaptación a diferentes variedades de cacao. Se concluye que, si bien la IA ofrece avances significativos en la detección de enfermedades del cacao, su implementación efectiva requiere enfoques interdisciplinarios que integren conocimientos agronómicos con desarrollos tecnológicos, así como estrategias de transferencia tecnológica adaptadas a las realidades de los productores en diferentes contextos geográficos.