Desarrollo de Algoritmos de Aprendizaje Automático y Predictivos para monitoreo de cultivos

Objetivo general

El objetivo del proyecto es obtener un prototipo funcional a pequeña escala para validar la idoneidad y factibilidad del uso de técnicas de Inteligencia Artificial en el ámbito de la Agricultura de precisión. Más específicamente, se van a utilizar algoritmos de Aprendizaje Automático basados en redes neuronales para identificar, cuantificar y predecir indicadores productivos, de rendimiento o fitopatológicos en el ámbito agrícola. Este objetivo del proyecto está encuadrado dentro de un objetivo más amplio que se detalla en el documento y que tiene como fin ofrecer un servicio de monitorización continua para cultivos, integrando técnicas de Inteligencia Artificial. la introducción de memoria al sistema utilizando técnicas de Inteligencia Artificial con Algoritmos de Aprendizaje Automático y Predictivos puede revolucionar la metodología de monitorización en el ámbito de la Agricultura de precisión. Actualmente, la estrategia de la empresa está centrada en la optimización de procesos productivos en diferentes sectores como son las telecomunicaciones y las empresas de servicio de radiotaxi. En estos casos ya se han utilizado técnicas de Inteligencia Artificial para apoyar procesos de aseguramiento de ingresos y para predecir el comportamiento de la oferta y la demanda. Con este proyecto se persigue ampliar el ámbito de aplicación para procesos productivos en el ámbito agrícola aunando sinergias con la incorporación en la empresa de perfiles con conocimiento en técnicas de Observación de la Tierra. Los resultados se validarán en el sector vitivinícola.

Objetivos específicos

Sin Información

Resultados

Código: 15ITE1-40659

Instrumento: PI

Año: 2015

Región: 13

Temas: Agricultura de precisión

Rubro: Viñas y vides

Especie: Vid vinífera

Estado: Terminado

Fuente de financiamiento: INNOVA_CHILE

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