Desarrollo de una aplicación móvil basada en aprendizaje automático para la optimización de cultivos
Los productores de la región sur del Conurbano Bonaerense enfrentan problemas tales como: (i) falta de información precisa, actual e histórica, sobre variables relevantes, como clima, suelo y agua, lo cual es crucial para la actividad; (ii) insuficiente innovación tecnológica aplicada a los cultivos...
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| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2024
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| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/176189 |
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I19-R120-10915-1761892025-02-06T20:05:46Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/176189 Desarrollo de una aplicación móvil basada en aprendizaje automático para la optimización de cultivos Cabral, Sabrina Salina, Mauro David Osio, Jorge Rafael Morales, Daniel Martín Cappelletti, Marcelo Ángel 2024-10 2024 2025-02-06T12:24:17Z es Ciencias Informáticas Aplicación móvil Aprendizaje automático Redes neuronales Cultivos Los productores de la región sur del Conurbano Bonaerense enfrentan problemas tales como: (i) falta de información precisa, actual e histórica, sobre variables relevantes, como clima, suelo y agua, lo cual es crucial para la actividad; (ii) insuficiente innovación tecnológica aplicada a los cultivos. Con el propósito de remediar estos inconvenientes, este trabajo propone el diseño y desarrollo de un sistema de bajo costo basado en algoritmos de aprendizaje automático, más precisamente, en redes neuronales artificiales, que fue implementado en una aplicación móvil. El sistema permite llevar a cabo acciones de control, monitoreo y recomendación de variedades de cultivos adecuados para huertas específicas basándose en múltiples magnitudes climatológicas y del estado del suelo. Red de Universidades con Carreras en Informática Objeto de conferencia Objeto de conferencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf 34-43 |
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Los productores de la región sur del Conurbano Bonaerense enfrentan problemas tales como: (i) falta de información precisa, actual e histórica, sobre variables relevantes, como clima, suelo y agua, lo cual es crucial para la actividad; (ii) insuficiente innovación tecnológica aplicada a los cultivos. Con el propósito de remediar estos inconvenientes, este trabajo propone el diseño y desarrollo de un sistema de bajo costo basado en algoritmos de aprendizaje automático, más precisamente, en redes neuronales artificiales, que fue implementado en una aplicación móvil. El sistema permite llevar a cabo acciones de control, monitoreo y recomendación de variedades de cultivos adecuados para huertas específicas basándose en múltiples magnitudes climatológicas y del estado del suelo. |
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