SBERRY-AI
Sistema desarrollado “para la identificación de riesgo fitosanitario de fresa. A través de esta aplicación se puede reconocer enfermedades en hojas y frutos de fresa, garantizando así la calidad de los frutos. Esta aplicación utiliza modelos de aprendizaje profundo (deep learning), redes neuronales, convolucionales e imágenes digitales.” (CIDE, 2025)
- Fecha de publicación de esta ficha:
País
México
Entidad pública
Colegio de Postgraduados (COLPOS)
Ubicación en la estructura del Estado
Instituciones de Educación Superior y/o empresas estatales
Nivel
Nacional
Clasificación COFOG
Educación
Palabra clave
Detección de anomalías
Usa datos personales
No
Estado conocido del proyecto
En funcionamiento
Potencial aporte a ODS
2, 12
Aporte a procesos de gobierno (Clasificación nivel I JRC - UE)
Análisis, monitoreo e investigación de política pública
Tipo de interacción (sí, no)
G2C
Sí
G2B
Sí
G2G
No
Clasificación OCDE por tipo de tarea (sí, no)
1. Reconocimiento
Sí
2. Detección de eventos
Sí
3. Predicción
Sí
4. Personalización
No
5. Soporte de interacción
No
6. Optimización orientada a objetivos
No
7. Razonamiento con estructura de conocimiento
No
¿Sistema previamente registrado en un repositorio anterior? (sí, no)
Sí
Nombre del repositorio
Algoritmos CIDE del Centro de Investigación y Docencia Económicas (CIDE)
Fuentes primarias y secundarias del repositorio
“CIDE. (2025). SBERRY-AI. Algoritmos CIDE. https://algoritmoscide.org/proyectos/sberry-ai/
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/ “