Tecnología creada en los Andes
Cada hoja cuenta una historia.
VITOMA ayuda a reconocer enfermedades foliares cuando todavía hay tiempo para actuar. Una foto, tres modelos y el microclima del invernadero producen un diagnóstico en segundos.
Proyecto de titulación · Big Data · TEC Azuay 2026
De una fotografía a una decisión informada, en segundos.
El problema
Cuando los síntomas son evidentes, el tiempo ya corre en contra.
En un invernadero, una enfermedad foliar puede avanzar antes de que el daño sea claro a simple vista. Esperar una evaluación manual retrasa la respuesta y deja menos opciones de manejo.
VITOMA pone una primera lectura técnica en manos de quien está frente a la planta. El sistema no reemplaza el criterio del agrónomo. Le entrega evidencia para decidir mejor y más rápido.
+2400
metros sobre el nivel del marContexto de invernaderos en la sierra andina
Arquitectura del sistema
Tres etapas. Un diagnóstico.
Cada modelo resuelve una pregunta concreta. La salida de una etapa alimenta la siguiente hasta producir una alerta que se puede interpretar en campo.
Detección
¿La hoja está enferma?
El primer modelo separa hojas sanas y enfermas. Está ajustado para reducir al mínimo los casos que podrían pasar desapercibidos.
Clasificación
¿Qué enfermedad presenta?
Si detecta enfermedad, el sistema compara la imagen con seis patologías foliares del cultivo de tomate.
Contexto
¿Cuál es el riesgo real?
La predicción visual se cruza con temperatura, humedad, lluvia y viento para producir un nivel de alerta útil en campo.
Evidencia verificable
El modelo muestra dónde está mirando.
Las métricas resumen el rendimiento. El modelo de AI detecta las lesiones en las hojas de la planta, en lugar del fondo de la foto... De esta forma aseguramos un diagnóstico real
99,76%exactitud balanceada del diagnóstico final
El tercer modelo combina las probabilidades visuales con once variables del contexto climático y entrega niveles SANO, MEDIO, ALTO o CRÍTICO.
Ecosistema conectado
El diagnóstico no termina en la fotografía.
El clima cambia el riesgo de una enfermedad. Por eso VITOMA combina la imagen con lecturas regionales o con un sensor ESP32 instalado en campo.
Temperatura24,6 °C
Humedad88%
EstadoEn línea
- 01
Captura
Una fotografía de la hoja inicia el análisis.
- 02
Microclima
IERSE, Open-Meteo o el sensor ESP32 aportan el contexto.
- 03
Diagnóstico
La cascada de modelos calcula enfermedad, confianza y riesgo.
- 04
Seguimiento
El dashboard conserva resultados y muestra cambios en el cultivo.
Pensado para el trabajo real
La misma evidencia, vista desde cada rol.
Agrónomos
Un diagnóstico rápido, acompañado de causas probables y recomendaciones de manejo.
Técnicos de campo
Historial por planta e invernadero para seguir la evolución del cultivo sin perder trazabilidad.
Aliados
Una base tecnológica lista para conectar visión, microclima e infraestructura agrícola.
Proyecto de titulación
Investigación aplicada a una necesidad del campo.
VITOMA reúne visión por computadora, análisis de datos e IoT en una plataforma construida para el cultivo de tomate.
Autores
Andrés MejíaAlexis MatuteInstituto Superior Tecnológico del Azuay Tecnología Superior en Big Data Cuenca, Ecuador · 2026
VITOMA
Una hoja puede avisar a tiempo.
La demo reúne el diagnóstico visual, el contexto climático y el historial del cultivo en una sola experiencia.
Iniciar diagnóstico