Chat bot con aprendizaje automático supervisado para la eficiencia del riego de theobroma cacao en el vivero lastenia Uleam El Carmen.

Abstract

El estrés hídrico en el vivero representa un gran riesgo para el cultivo de cacao. Esta problemática suele perdurar y agravarse cuando no se cuenta con los equipos automáticos adecuados para controlar este proceso, forzando a los agricultores a depender únicamente de su propia experiencia, desencadenando posibles pérdidas en la producción. Dentro de este margen de ideas, se optó por el diseño y ejecución de un asistente virtual basado en el aprendizaje automático supervisado. El propósito principal de este sistema busca mejorar el manejo de los procesos de riego dentro de las instalaciones del Vivero Lastenia, perteneciente a la ULEAM, extensión El Carmen. El presente estudio manejó una metodología que integra el análisis cuantitativo con el desarrollo tecnológico. La información obtenida se recolectó con base en un grupo de 72 personas seleccionadas, a partir de una población compuesta por 89 personas en total, utilizando técnicas como la encuesta, entrevistas y la observación directa en el terreno de estudio. En el campo de la ingeniería de software, el proyecto se construyó con arquitectura Cliente-Servidor, enlazando una aplicación para dispositivos móviles programada en Flutter con un servidor backend de tipo asincrónico, el cual funciona mediante FastAPI. Para entrenar la inteligencia artificial de la plataforma, se optó por integrar un módulo de Procesamiento de Lenguaje Natural, junto a un modelo de predicción de algoritmo Random Forest. Durante las pruebas técnicas, el modelo de Procesamiento de Lenguaje Natural demostró una alta confiabilidad al procesar las consultas del usuario, alcanzando una exactitud (Accuracy) del 96.67%, una sensibilidad (Recall) del 93.33% en la detección de alertas reales de estrés hídrico, y un F1-Score general del 96.55%. Estos resultados reflejan que la herramienta automatiza exitosamente las decisiones operativas tomadas por el personal y respalda de manera efectiva el manejo agrícola del cultivo.