«Machine Learning» aplicado al desafío agroalimentario

Machine Learning aplicado al desafío agroalimentario

Conversación con Berlín Olivares, integrante de nuestra Comisión Académica España y doctorante en la Universidad de Córdoba. Para acceder a contraseña de entrada, solicitar al correo acadingvenespana@gmail.com

La agricultura enfrenta dramáticos desafíos en la actualidad para responder el reto mayor: garantizar el abastecimiento del consumo que crecerá en más de 70% de la demanda actual cuando se incrementen las bocas a más de 9 mil millones de seres humanos en 2050.

Este gran salto tendrá que provenir de la aplicación de la tecnología que además de incrementar la productividad permita la emergencia de nuevos alimentos con menos demanda de suelo, de agua y de energía.

Una de las tecnologías emergentes que está siendo explorada en su probable aplicación para afrontar el inmenso desafío agroalimentario es el «Machine Learning». Una rama de la inteligencia artificial basada en la idea de que los sistemas pueden aprender de datos, identificar patrones y tomar decisiones con mínima intervención humana.

El aprendizaje de maquina, como método de análisis de Big Data que automatiza la construcción de modelos analíticos complejos va a convertirse en una magnífica herramienta de soporte a la Agricultura de Precisión, definida esta como una estrategia de gestión que recopila, procesa y analiza datos temporales espaciales e individuales y la combina con otra información para respaldar decisiones de acuerdo con la variabilidad estimada para mejorar la eficiencia del uso de recursos, productividad, calidad, rentabilidad y sostenibilidad ambiental.

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