Artículos y
publicaciones

Early detection of rust in coffee plantations through Convolutional Neural Networks

Luis Guillermo Cruz Estrada y Wulfrano Arturo Luna Ramírez.

Los desastres ya sea naturales o antrópicos son un peligro recurrente, ya que son causantes de disturbios y daños a la infraestructura pública y la propiedad privada de los ciudadanos. Los desastres, en combinación con diferentes grados de vulnerabilidad, tanto de individuos como de comunidades, configuran una gama de riesgo de sufrir los efectos negativos de estos eventos, que incluyen la muerte de personas.

Desgraciadamente, muchos de estos fenómenos se caracterizan por su impredictibilidad. Sin embargo, la tecnología actual promete avanzar en la identificación de las causas y circunstancias asociadas a la ocurrencia de desastres. Hoy en día, mediante el uso de diferentes tecnologías, es factible obtener información  útil para ciudadanos y autoridades con el fin de evitar riesgos y minimizar el impacto de un evento destructivo.

Tal es el propósito de los Sistemas de Seguridad y Alerta Temprana de Riesgos. En este artículo se presenta una propuesta de un sistema de alerta temprana basado en agentes heterogéneos (cognitivos y reactivos) que explota el potencial de los dispositivos móviles, basándose en un diseño centrado en el usuario.