Economista agropecuario · Magíster · Docente investigador · Inteligencia artificial aplicada al sector agropecuario
Universidad Técnica de Machala (UTMACH), Ecuador · ORCID · Contacto institucional
Soy economista agropecuario y docente investigador de la carrera de Agropecuaria en la Universidad Técnica de Machala. Desarrollo y evalúo métodos de inteligencia artificial para estudiar problemas de producción agropecuaria y calidad de alimentos, con énfasis en visión por computador, espectroscopía de infrarrojo cercano (NIR) y aprendizaje automático.
Mi trabajo se centra en la evaluación rigurosa de modelos: prevención de fuga de información, particiones acordes con la unidad experimental, calibración, incertidumbre, cambio de dominio y reproducibilidad. Busco conectar estos resultados con decisiones de manejo y avanzar hacia su validación en condiciones reales de producción.
Mi formación en economía orienta una línea de desarrollo: cuantificar los costos, los beneficios y los efectos productivos de estas tecnologías para valorar su utilidad en el sector agropecuario.
Research overview: Agricultural economist and lecturer-researcher working on computer vision, NIR spectroscopy and machine learning for agricultural production and food quality. My interests include rigorous model evaluation, reproducibility, validation under real production conditions, and the economic assessment of agricultural technologies.
- Visión por computador: clasificación de imágenes, segmentación de instancias, detección, conteo, seguimiento y morfometría.
- Espectroscopía NIR y quimiometría: estimación de tiempo de almacenamiento y etapas de exposición, con validación por grupos.
- Confiabilidad de modelos: calibración, predicción selectiva, sensibilidad de las representaciones y generalización entre dominios.
- Economía y analítica aplicada: segmentación socioeconómica, inteligencia de negocios y apoyo a decisiones.
| Proyecto | Enfoque |
|---|---|
| Segmentación y confiabilidad en cerdos | Evaluación de tres arquitecturas y tres semillas de entrenamiento; segmentación, conteo, geometría y confiabilidad en FaroPigSeg. |
| Tiempo de almacenamiento de huevos mediante NIR | Estimación a partir de espectros portátiles con validación que mantiene separados los huevos entre particiones. |
| Clasificación morfométrica de fréjol INIAP | Modelos clásicos y tabulares, TabPFN, calibración, predicción selectiva y análisis de redundancia. |
| Invariancia geométrica en fréjol y arroz | Suficiencia de la representación y evaluación de descriptores morfométricos con particiones documentadas. |
| Cambio de dominio en imágenes de maíz | Confusión entre clase y fuente de datos, estabilidad de la selección de arquitecturas y confiabilidad bajo cambio de dominio. |
| AgroVisión: del píxel a la decisión | Material complementario del libro: visión por computador aplicada a palma aceitera y pollos de engorde. |
| Proyecto | Enfoque |
|---|---|
| Etapas de exposición de cebada mediante NIR | Validación anidada por placas, interpretación espectral y predicciones fuera de pliegue. |
| Adultos mayores y protección económica en Ecuador | Segmentación económico-laboral y pensionaria con ENEMDU 2025, clasificación y explicabilidad. |
| Contador de arroz en tiempo real | Piloto de conteo de granos separados con procesamiento local en el navegador. |
| Clasificación inicial de arroz INIAP | Proyecto exploratorio de morfometría y aprendizaje automático. |
| Centros de distribución en Ecuador | Ejercicio de localización con demanda ilustrativa, K-means ponderado y mapas en Folium. |
| Tablero BI de Corporación Favorita | Exploración de ventas, promociones y patrones por región y familia de productos en Streamlit. |
- Economista agropecuario — Universidad Técnica de Machala (UTMACH).
- Magíster en Sistemas de Información con mención en Inteligencia de Negocios y Analítica de Datos Masivos — Universidad Estatal de Milagro (UNEMI).
- Magíster en Economía con mención en Inteligencia Artificial Aplicada — Universidad Estatal de Milagro (UNEMI).
- Doctorando en Ingeniería en Sistemas — Universidad Nacional del Callao, Perú.
Mi experiencia docente incluye Estadística y Probabilidad, Programación Avanzada, Análisis y Modelización de Datos, Procesamiento Digital de Imágenes y tecnologías aplicadas al sector agropecuario.
Herramientas: Python · R · RStudio · SQL / SQLite · Power BI · Google Colab · scikit-learn · PyTorch · OpenCV · Ultralytics YOLO · Streamlit · GitHub.
La documentación de cada proyecto especifica su alcance, disponibilidad de datos, licencias y limitaciones. Distingo los resultados registrados de las ejecuciones reproducidas, y la evaluación interna de la validación externa. El estado editorial y la forma de citar cada trabajo deben consultarse en su repositorio.
Me interesa colaborar en evaluación de modelos de IA, visión por computador, espectroscopía NIR y valoración económica de tecnologías agropecuarias.
- Institución: Universidad Técnica de Machala, Ecuador.
- Correo institucional: jcoronel1@utmachala.edu.ec.
- ORCID: 0000-0002-7883-5388.