El marchitamiento vascular causado por Fusarium oxysporum f. sp. dianthi (Fod) representa una seria amenaza para la floricultura en Colombia, generando pérdidas económicas debido a la detección tardía de la enfermedad. El diagnóstico convencional se basa en la aparición de síntomas visibles, lo que retrasa las estrategias de control y facilita la propagación del patógeno. Estudios previos han demostrado que las enfermedades vasculares inducen cambios fisiológicos antes de la manifestación de síntomas, lo que permite la detección temprana mediante imágenes térmicas y otros biomarcadores fisiológicos. En particular, investigaciones recientes han identificado la temperatura foliar y la resistencia estomática como indicadores clave en clavel, además de una presión con las vías de señalización del ácido salicílico (SA) y ácido abscísico (ABA). Este proyecto propone el desarrollo de un sistema basado en inteligencia artificial (IA) para la detección temprana del marchitamiento vascular en clavel. La integración de técnicas de fisiología vegetal, espectroscopía y análisis molecular permitirá la identificación de patrones de infección en etapas iniciales. El enfoque metodológico incluye el cultivo de variedades de clavel resistentes y susceptibles bajo condiciones de invernadero, con monitoreo fisiológico no destructivo. Se capturarán imágenes térmicas y espectrales, además de realizar análisis colorimétricos y reflectométricos en distintos momentos post-inoculación. Se estudiará la expresión de biomarcadores asociados a la ruta del ABA y SA en hojas. Los datos obtenidos serán procesados mediante técnicas de IA, incluyendo redes neuronales convolucionales (CNN) para la clasificación automática de imágenes térmicas y reflectométricas. Se aplicarán algoritmos de aprendizaje automático para correlacionar datos fisiológicos, moleculares y espectrales, con el fin de desarrollar un modelo predictivo capaz de detectar la infección antes de la aparición de síntomas visibles. Este innovador sistema mejorará la capacidad de detección temprana de Fod en clavel, optimizando el manejo de la enfermedad y reduciendo las pérdidas económicas en el sector floricultor. Además, su aplicación podría extenderse a otros cultivos afectados por enfermedades vasculares.