Estudiantes del Tecnológico de Monterrey campus Puebla aplicaron la ingeniería robótica para crear soluciones innovadoras en la agricultura, abordando problemáticas reales del sector mediante proyectos desarrollados en campo.

En una iniciativa impulsada por la Unidad de Formación Análisis de Sistemas de Control, jóvenes de quinto semestre de Ingeniería en Robótica y Sistemas Inteligentes diseñaron tres proyectos que responden directamente a necesidades del Centro de Agricultura Experimental Tecnológico de Monterrey (CAETEC).

El enfoque pedagógico de esta experiencia se separó del aula tradicional para propiciar la inmersión de los alumnos en ambientes agrícolas reales. A través de la observación directa y el diálogo con expertos del sector, los estudiantes identificaron los desafíos cotidianos que enfrenta la producción agrícola, lo que les permitió abordar problemas con un conocimiento contextual profundo, explicó la alumna Ximena Ortiz.

Modelos de control biológico para plagas

Uno de los proyectos se centró en la creación de un modelo matemático que optimiza la liberación de avispas para controlar la población del pulgón amarillo en cultivos de pimiento. Identificaron que los métodos de control biológico en CAETEC se realizaban sin un esquema definido, lo que generaba resultados inconsistentes. A partir de observación en campo, experimentación y revisión científica, lograron establecer un modelo más preciso que ayuda a mantener el equilibrio entre plaga y depredador.

Para María Croche, integrante del equipo, esta experiencia reafirmó que la ingeniería va más allá de la tecnología; se trata fundamentalmente de dar soluciones que impactan positivamente la vida diaria.

Regulación térmica para colmenas

Otro equipo desarrolló un sistema automático para controlar la temperatura interna de colmenas, buscando mejorar el entorno térmico para la actividad de abejorros y, en consecuencia, potenciar la polinización. Detectaron que la falta de regulación afectaba el comportamiento y eficiencia de estos insectos, por lo que diseñaron un modelo térmico con sensores y controladores. Además, realizaron mediciones detalladas y calibraron el sistema para futuras mejoras, incluyendo la posible integración de tecnologías IoT y métricas biológicas.

Detección temprana de enfermedades en tomate mediante IA

El tercer desarrollo consistió en un sistema de inteligencia artificial basado en redes neuronales convolucionales para identificar enfermedades en plantas de tomate. Este proyecto busca superar la detección tardía que suele ocurrir cuando el daño ya es irreversible, mediante la clasificación automatizada de imágenes foliares. Los estudiantes construyeron un prototipo con captura y procesamiento de imágenes, entrenando modelos y creando un panel de control para visualizar resultados. Durante el proceso, identificaron áreas para mejorar el conjunto de datos y ampliaciones futuras para robustecer el monitoreo.

Un aprendizaje basado en la autonomía y el contacto con la realidad

La formación estuvo a cargo de la Dra. Debbie Hernández y el Dr. Eli Abraham Vázquez Orduña y se basó en un modelo que enfatiza la autonomía estudiantil, invitando a los alumnos a definir y solucionar los retos agroindustriales por sí mismos, sin retos preestablecidos. Esta metodología incentiva que las soluciones surjan de un análisis profundo del contexto, promoviendo proyectos con alto potencial de aplicabilidad y continuidad académica o comercial.

Colaboración multidisciplinaria con impacto local e internacional

La colaboración entre los campus Puebla y Querétaro, junto con el CAETEC, fue clave para integrar conocimientos tecnológicos, biotecnológicos y agrícolas en los proyectos. Arturo González de Cosío Barrón, director de CAETEC, resaltó que la fortaleza de las iniciativas radica en el razonamiento estructurado y la capacidad analítica de los estudiantes, no en su experticia agrícola previa. Algunos de los proyectos alcanzaron un nivel avanzado que les permite contemplar alianzas con empresas y organizaciones internacionales, como las que CAETEC mantiene en Holanda.

Este modelo de aprendizaje, que favorece la observación, la investigación y la iteración constante, permite que los estudiantes no sólo memoricen conceptos, sino que realmente comprendan y transformen problemáticas reales en innovaciones aplicables.