Diversos ejemplos prácticos de cómo el Machine Learning y la Inteligencia Artificial pueden ayudar a los agricultores a generar mejores productos y ahorrar en insumos y personal.
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Los modelos de ML pueden analizar datos de varias fuentes: clima, sensores y patrones de crecimiento histórico de los cultivos lo que permite realizar predicciones de rendimiento.
Según Atif Merghad, Data Engineer de InData Labs, los modelos de Machine Learning (ML) pueden ser utilizados para analizar diversos datos para tomar decisiones rápidas.
Por su parte, la Inteligencia Artificial permite desarrollar, por ejemplo, sistemas de riego y fertilización de precisión basado en los datos obtenidos por sensores y el clima.
Eso sí, es necesario contar con datos de calidad que permitan al modelo realizar predicciones.
Adicionalmente, el ML puede ser utilizado para analizar datos que permitan identificar la posibilidad de sufrir ataques de plagas, enfermedades e incluso deficiencias nutricionales.
Otro de los usos que puede tener el ML en la agricultura es determinar qué fruta debe ser cosechada primero y cuál después.
Así como determinar, en base a datos anteriores, en qué condiciones agroclimáticas es mejor realizar la cosecha para favorecer a la fruta.
También es posible crear modelos de ML para definir qué manzanas deben ir a qué mercados, pensando en las necesidades de cada consumidor.
Todo este esfuerzo ayudará a delinear un producto de alta calidad, ahorrando en mano de obra e insumos.
¡Gracias por ver esta infografía!
Continúa leyendo el reportaje para conocer más acerca del Machine Learning y sus diversos usos en la agricultura.
Machine Learning en la agricultura
Rolando Araos
Created on January 25, 2023
Diversos ejemplos prácticos de cómo el Machine Learning y la Inteligencia Artificial pueden ayudar a los agricultores a generar mejores productos y ahorrar en insumos y personal.
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Transcript
Los diversos usos del
Machine Learning
En la agricultura
Adaptado por Rolando Araos M.
AVANZAR
Machine Learning y la agricultura
Los modelos de ML pueden analizar datos de varias fuentes: clima, sensores y patrones de crecimiento histórico de los cultivos lo que permite realizar predicciones de rendimiento.
Según Atif Merghad, Data Engineer de InData Labs, los modelos de Machine Learning (ML) pueden ser utilizados para analizar diversos datos para tomar decisiones rápidas.
Por su parte, la Inteligencia Artificial permite desarrollar, por ejemplo, sistemas de riego y fertilización de precisión basado en los datos obtenidos por sensores y el clima.
Eso sí, es necesario contar con datos de calidad que permitan al modelo realizar predicciones.
Adicionalmente, el ML puede ser utilizado para analizar datos que permitan identificar la posibilidad de sufrir ataques de plagas, enfermedades e incluso deficiencias nutricionales.
Otro de los usos que puede tener el ML en la agricultura es determinar qué fruta debe ser cosechada primero y cuál después.
Así como determinar, en base a datos anteriores, en qué condiciones agroclimáticas es mejor realizar la cosecha para favorecer a la fruta.
También es posible crear modelos de ML para definir qué manzanas deben ir a qué mercados, pensando en las necesidades de cada consumidor.
Todo este esfuerzo ayudará a delinear un producto de alta calidad, ahorrando en mano de obra e insumos.
¡Gracias por ver esta infografía!
Continúa leyendo el reportaje para conocer más acerca del Machine Learning y sus diversos usos en la agricultura.