24 de octubre de 2018 17:30 PM
Imprimir

Introducir la inteligencia artificial en el campo para predecir la productividad

Cajamar e IBM est谩n desarrollando un proyecto de inteligencia artificial para planificar y predecir la producci贸n de los cultivos a trav茅s de una App.

Un modelo cognitivo de聽machine learning聽a partir de los datos existentes en la聽Estaci贸n Experimental de Cajamar Las Palmerillas, e incorporando otros datos 煤tiles, como la informaci贸n meteorol贸gica de聽The Weather Company, para proporcionar un聽modelo de predicci贸n de la producci贸n de los cultivos.

Este es el nuevo proyecto que est谩 desarrollando el Centro de Innovaci贸n conjunto de聽Cajamar聽e聽IBM聽en el Parque Cient铆fico y Tecnol贸gico de Almer铆a. Un proyecto de聽innovaci贸n tecnol贸gica聽que pretende contribuir al crecimiento y聽desarrollo del sector agroalimentario聽que se pondr谩 a disposici贸n de los agricultores a trav茅s de una聽App sencilla y manejable.

Esta predicci贸n ser铆a de gran utilidad para los productores y las comercializadoras, ya que les permitir铆a planificar tanto la carga de trabajo en los invernaderos y los almacenes de manipulaci贸n como cerrar programas de suministro con sus clientes, controlando el margen de variaci贸n que siempre se puede producir por las variables condiciones climatol贸gicas

 

El presidente de Cajamar, Eduardo Baamonde, dio a conocer este proyecto de聽inteligencia artificial聽aprovechando la celebraci贸n de la feria聽Fruit Attraction聽en Madrid. Baamonde ha explicado que en una primera fase lo que se pretende es aprovechar todos los datos acumulados durante las 煤ltimas cinco d茅cadas en la estaci贸n experimental de Cajamar sobre cultivo de tomate para poder predecir la evoluci贸n de la producci贸n y la cosecha semanal desde el inicio hasta el final del ciclo.

鈥滶sta predicci贸n ser铆a de gran utilidad para los productores y las comercializadoras, ya que les permitir铆a planificar tanto la carga de trabajo en los invernaderos y los almacenes de manipulaci贸n como cerrar programas de suministro con sus clientes, controlando el margen de variaci贸n que siempre se puede producir por las variables condiciones climatol贸gicas鈥, ha explicado Baamonde.

El proyecto permitir谩 as铆 la generaci贸n de modelos de predicci贸n de producci贸n de cultivos, bas谩ndose en m煤ltiple informaci贸n: la predicci贸n del tiempo, el tipo de cultivo, el tipo de invernadero, etc

El proyecto permitir谩 as铆 la generaci贸n de modelos de predicci贸n de producci贸n de cultivos, bas谩ndose en m煤ltiple informaci贸n: la predicci贸n del tiempo, el tipo de cultivo, el tipo de invernadero, etc.

Este proyecto de inteligencia artificial consta de tres fases. La primera en marcha y que se genera en torno al cultivo de tomate, el m谩s implantado en Almer铆a y del que m谩s informaci贸n se dispone, siendo as铆 el m谩s v谩lido para generar el modelo y validar sus resultados. M谩s adelante, en las siguientes fases, se ir谩 ampliando a otros cultivos de inter茅s para el sector agroalimentario.

Fuente: www.lavanguardia.com

Publicidad