Luego de siglos intentado predecir el rendimiento de los cultivos, intentando descubrir el futuro de las cosechas. Ahora, gracias al poder de procesamiento de datos y el acceso a fuentes de diferente procedencia (satélites, ordenadores, datos climáticos, etc.), estamos más cerca de predicciones fiables a largo plazo.
De acuerdo con un reciente estudio, liderado por Kaiyu Guan y publicado en Agricultural and Forest Meteorology, el uso de sistemas de aprendizaje automático (machine learning) puede predecir con precisión el rendimiento del trigo dos meses antes de que el cultivo madure.
"Probamos varios enfoques de aprendizaje automático e integramos datos satelitales y climáticos a gran escala para llegar a una predicción confiable y precisa de la producción de trigo en toda Australia – explica Guan – . En este estudio, usamos un análisis para identificar el poder predictivo del clima y los datos satelitales. Queríamos saber en qué aspecto contribuye cada uno. Descubrimos que los datos climáticos por sí solos son bastante buenos, pero los datos satelitales proporcionan información adicional y llevan el rendimiento de predicción al siguiente nivel".








Angélica comentó sobre ECUADOR: FIASA abre fondos para investigación agrícola · hace 6 h
«Muy excelente proyecto, yo trabajo en un proyecto fiasa con la universidad»