La Universidad Aut\u00f3noma de Sinaloa (UAS) a trav\u00e9s de la Facultad de Inform\u00e1tica y el Parque de Innovaci\u00f3n Tecnol\u00f3gica (PIT), firme con su labor de generar y promover la ciencia y el conocimiento, dio por concluido un fondo sectorial CONACyT-INEGI denominado \u201cUso de Deep learning para el reconocimiento de especies vegetales de M\u00e9xico a partir de im\u00e1genes tomadas con dispositivos m\u00f3viles\u201d.
El doctor Arturo Yee Rend\u00f3n, investigador de la Facultad de Inform\u00e1tica Culiac\u00e1n y responsable t\u00e9cnico del proyecto, explic\u00f3 que este nace por la necesidad de identificar la flora que existe en el pa\u00eds y mediante un programa inform\u00e1tico que a trav\u00e9s de una fotograf\u00eda detecta la informaci\u00f3n de la planta, as\u00ed como zona geogr\u00e1fica a la que pertenece.
Cont\u00f3 que los fondos sectoriales son fideicomisos donde participan diferentes dependencias e instituciones para la generaci\u00f3n de proyectos de investigaci\u00f3n, conocimiento cient\u00edfico y de desarrollo tecnol\u00f3gico, en esta ocasi\u00f3n el INEGI ten\u00eda una necesidad de conocer la flora mexicana, por lo que este trabajo consisti\u00f3 en establecer una base de datos, im\u00e1genes de especies de plantas georreferencias y un modelo computacional basado en inteligencia artificial para su clasificaci\u00f3n.
En ese sentido, subray\u00f3 que, en este proyecto, adem\u00e1s de la UAS, particip\u00f3 el Centro Interdisciplinario de Investigaci\u00f3n para el Desarrollo Integral Regional Unidad Durango (CIIDIR) y la Universidad de Sonora (UNISON) en la recolecci\u00f3n de especies de plantas en la parte noroeste del pa\u00eds, y la Facultad de Inform\u00e1tica y el Parque de Innovaci\u00f3n Tecnol\u00f3gica, fueron los encargados de crear la infraestructura y requisitos.
El doctor Yee Rend\u00f3n dijo que este proyecto lleg\u00f3 a su t\u00e9rmino formalmente en el periodo 2017-2022, con todos los requerimientos solicitados por CONACyT, motivo de orgullo para los responsables de este trabajo innovador, as\u00ed como para gestudiantes de la Licenciatura en Inform\u00e1tica, de la Facultad de Biolog\u00eda, y de la Maestr\u00eda en Ciencias de la Informaci\u00f3n y el investigador de la M\u00e1xima Casa de Estudios Sinaloense, doctor In\u00e9s Fernando Vega L\u00f3pez.
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