En este artículo, presentamos un novedoso flujo de trabajo automatizado para la detección del estrés vegetal, DIVA (Investigación de espectros Raman vibracionales para el análisis del estrés vegetal basada en aprendizaje profundo). DIVA analiza directamente los espectros Raman sin procesar, sin necesidad de preprocesamiento manual, como la sustracción del fondo de fluorescencia o la identificación previa de picos, mediante un enfoque de aprendizaje profundo basado en autocodificadores variacionales. Esto permite detectar una amplia gama de estreses bióticos y abióticos (sombra, luz de alta intensidad, altas temperaturas, infección bacteriana, etc.) e identifica y cuantifica características espectrales importantes de forma objetiva. La integración de la espectroscopia Raman y el aprendizaje profundo permite la evaluación de la salud vegetal basada en IA, promoviendo prácticas agrícolas más resilientes y sostenibles.
