AREA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Despues de tantos años en el área de captura y recolección de datos en varias industrias y aplicaciones, el paso a la I.A con Machine Learning es un paso lógico que debiamos dar.
Machine Learning
Machine Learning (ML) es una rama de la Inteligencia Artificial (IA) que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a los sistemas informáticos aprender a partir de datos.
En lugar de programar explícitamente cada paso de una tarea, se entrena a un modelo para reconocer patrones y hacer predicciones basadas en los datos.
13 Casos posibles de aplicación de la ML en agricultura
La inteligencia artificial, por otro lado, puede identificar patrones en los datos que pueden no ser evidentes para los humanos. Por lo tanto, puede identificar de forma más rápida y eficaz los rasgos deseados para la reproducción.
Nosotros
Somos una empresa de telemetría dedica hoy a 3 áreas: IoT Mediambiente; Riego y bombeo solar; I.A para la obtención de modelos predictivos vía Machine Learning.
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El modelo de IA, puede Predecir resultados futuros, como por ejemplo costos , precios de ventas, utilidades. Además de rendimientos, calidad de la cosecha entre otros.
"Los pequeños agricultores poseen 470 de los 570 millones de explotaciones agrícolas en todo el mundo. No tienen el capital necesario, carecen de las habilidades para utilizar la tecnología o desconocen las soluciones disponibles para ayudarles a cultivar mejor e impulsar la rentabilidad. Más del 70% de los agricultores de todo el mundo carecen de acceso a un capital adecuado, dos tercios de ellos tienen dificultades para utilizar la tecnología y más del 50% no conocen las soluciones existentes. Necesitamos trabajar juntos para educar, capacitar y escalar nuestros esfuerzos para brindar los beneficios de la digitalización, la inteligencia artificial, la mecanización agrícola y el aprendizaje automático a los agricultores.” nurture.farm
Servicios en IA
Análisis predictivo
El análisis predictivo en el aprendizaje automático (Machine Learning, ML) se refiere al uso de modelos estadísticos y algoritmos de ML para analizar datos históricos y hacer predicciones sobre eventos futuros. Estos modelos aprenden patrones y relaciones en los datos para prever posibles resultados. La tecnología de análisis predictivo, se puede utilizar en la agricultura para ayudar a los agricultores a predecir mejor el rendimiento de los cultivos, pronosticar la demanda de cultivos específicos y optimizar el uso de riego y fertilizantes.
Detección de anomalías
La detección de anomalías en el aprendizaje automático (Machine Learning, ML) es el proceso de identificar patrones en los datos que no se ajustan al comportamiento esperado o habitual. Estas anomalías, también conocidas como outliers o desviaciones, pueden indicar eventos inusuales, errores o fraudes, entre otros.
Análisis del peso de variables productivas
El análisis de peso de las variables productivas agrícolas en el contexto de Machine Learning (ML) se refiere a la evaluación y cuantificación de la influencia de diferentes variables (factores) en la producción agrícola. Esto puede incluir factores como el tipo de suelo, el clima, el uso de fertilizantes, el riego, las prácticas de cultivo, entre otros.
Beneficios de la I.A
* Reduce los riesgos ambientales
* Ahorro de tiempo y mano de obra
* Mejora los rendimientos
* Reduce los costos
* Ayuda a la toma de decisiones. “Una segunda opinión"
* Mejora la seguridad
* Brinda asesoramiento personalizado
* Resiliencia al cambio climático
* Protege la biodiversidad
* Mejora la calidad de los alimentos
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