Delphi
Predecir brotes de plaga en el maíz antes del daño, con explicaciones, no cajas negras.
★ Ganadora · AI & Automations, HackITBA 2026
Resumen
Una plataforma de inteligencia predictiva que combina datos de monitoreo poblacional, variables climáticas y señales geoespaciales (imágenes satelitales, topografía) para estimar riesgo de brotes de plaga por localidad y volver esa información más accionable. Delphi anticipa el riesgo de la chicharrita del maíz (Dalbulus maidis) antes de que dañe los cultivos, transformando alertas tempranas en decisiones de siembra. Está construido sobre datos reales de la Red Nacional de Monitoreo de Trampas del INTA (más de 330 trampas, 38 reportes quincenales a lo largo de dos temporadas) combinado con un score de riesgo pre-temporada y monitoreo táctico a 14 días que lee capturas recientes, clima y propagación entre localidades vecinas. Cada predicción es explicable mediante contribuciones SHAP, visualizadas en un mapa interactivo con drill-down por localidad y recomendaciones generadas por IA.
Destacados
- Ganó la categoría AI & Automations en HackITBA 2026.
- Modelado en dos horizontes: score de riesgo XGBoost pre-temporada más monitoreo táctico quincenal con señales de propagación entre vecinos.
- Explicabilidad con SHAP que muestra los factores de riesgo específicos de cada localidad en lugar de un único número opaco.
- Producto completo: backend FastAPI en Railway, frontend Next.js 16 y React 19 en Vercel, autenticación con Supabase.