IDENTO (Identificación de enfermedades en cultivo de tomate)
“El Colegio de Postgraduados ha desarrollado IDENTO (Identificación de enfermedades en cultivos de tomate), con base en modelos de aprendizaje automático (machine learning) este software busca realizar el procesamiento de imágenes digitales para corregir imperfecciones, segmentar y seleccionar objetos de interés en imágenes. Reconocimiento de enfermedades en hojas de tomate con base en modelos de aprendizaje automático.” (CIDE, 2025)
- Fecha de publicación de esta ficha:
País
Entidad pública
Colegio de Postgraduados (COLPOS)
Ubicación en la estructura del Estado
Nivel
Clasificación COFOG
Palabra clave
Usa datos personales
Estado conocido del proyecto
Año de inicio en pilotaje del sistema
Año de entrada en funcionamiento del sistema
Potencial aporte a ODS
Aporte a procesos de gobierno (Clasificación nivel I JRC - UE)
Sector de gobierno al que aporta el sistema (Clasificación BID)
Tipo de interacción (sí, no)
G2C
G2B
G2G
Clasificación OCDE por tipo de tarea (sí, no)
1. Reconocimiento
2. Detección de eventos
3. Predicción
4. Personalización
5. Soporte de interacción
6. Optimización orientada a objetivos
7. Razonamiento con estructura de conocimiento
¿Sistema previamente registrado en un repositorio anterior? (sí, no)
Nombre del repositorio
Algoritmos CIDE del Centro de Investigación y Docencia Económicas (CIDE)
Fuentes primarias y secundarias del repositorio
“CIDE. (2024). IDENTO (Identificación de enfermedades en cultivo de tomate). Algoritmos CIDE. https://algoritmoscide.org/proyectos/idento-identificacion-de-enfermedades-en-cultivo-de-tomate/
Rentería, C. & Ordelin, J. L. (2025). Repositorio de aplicaciones de IA en el sector público mexicano. (Versión 1.0). [Data set]. Disponible en https://osf.io/cu6w3/ “