Emplean algoritmos de inteligencia artificial para geo-localización de ganado

La Cámara Nacional de Industriales de la Leche (CANILEC) reportó que existe un robo excesivo de ganado. Tan solo en el 2018, hubo un total de 1200 cabezas perdidas en los primeros dos meses del año; considerando que solo una ronda los 60,000 pesos, este hecho representa una gran perdida para los empresarios.

Con la intención de combatir no solo está problemática, sino también la de eficientar el conteo de ganado, conocer su localización, y encontrar patrones de comportamiento en el ganado fue que Ángel Salazar, Luis Fonti y Angel Velázquez, estudiantes de los programas de Ingeniero en Mecatrónica e Ingeniero en Tecnologías Electrónicas y Robóticas de 9.º semestre decidieron poner en marcha su proyecto “Detección y geo-localización de ganado empleando algoritmos de inteligencia artificial en un vehículo aéreo”.

“El proyecto consiste en implementar un sistema capaz de detectar el ganado en áreas abiertas, además de transmitir y desplegar su localización en tiempo real a través de una estación base. Todo ésto, empleando tecnologías de programación de código abierto, open source”, explicó Velázquez.

Con el apoyo de su asesor, Andrés Hernández Gutiérrez, profesor del departamento de Robótica y Mecatrónica, fue que se pudo dar un seguimiento a la línea de investigación de Agricultura de Precisión.

“Con su experiencia de más de 6 años trabajando en agricultura de precisión en Australia, donde desde el año 2012 se comenzó con estas aplicaciones, vió el área de oportunidad para su aplicación en México y nos invitó a realizar el proyecto como Proyecto de Prácticas”, agregó Luis González.

A pesar de las adversidades que se presentaron durante el proyecto debido a la novedad de estás tecnologías, el equipo encontró la manera de superar las expectativas señaladas y aún así dejar su sello UDEM.

“Nuestro perfil de estudiantes UDEM se reflejó en el alcance del proyecto, en resolver una problemática actual indagando acerca de las tecnologías más recientes para aplicarlas a una solución creativa que pudiera llegar a ser innovadora”, señaló Ángel.

“Teníamos datos limitados al momento de empezar a desarrollar nuestro proyecto, dado que se necesitan grandes cantidades de imágenes para entrenar una red neuronal que sea capaz de clasificar imágenes apropiadamente”, mencionó González.

La participación en este proyecto permitió a los miembros desarrollarse en habilidades de trabajo en equipo tales como, la comunicación y planeación que además les dejó de enseñanza mantenerse en constante actualización sobre el surgimiento de nuevas tecnologías, esto, debido a la extensa investigación que se realizó antes de llevar a la practica este proyecto.

“Actualmente, estamos en el proceso de solicitud de patente de esta tecnología, la cual, se integrará a otras plataformas robóticas ya desarrolladas por el grupo de investigación en agricultura de precisión y sistemas autónomos UDEM”, mencionó Andrés Hernández, líder del grupo de investigación en esta área.