Inteligencia artificial y cultivo y producción de aceite de oliva

Inteligencia artificial: un equipo de investigación internacional impulsó la innovación en la producción de aceite de oliva.

Los productores de aceite de oliva tendrán a su disposición escenarios a corto plazo sobre los que basar inversiones, adoptar medidas preventivas y actuar con prácticas agronómicas con la ayuda de: Inteligencia Artificial (IA), gracias a un equipo de investigación internacional.

El equipo de investigación conjunto del Consejo Nacional de Investigación de Italia (CNR), el Agencia para las Nuevas Tecnologías, la Energía y el Desarrollo Sostenible (ENEA) y el Universidad de California, Berkeley, lograron desarrollar un algoritmo que está disponible para cualquier persona interesada, que permite predecir el tamaño de la cosecha de un olivar basándose en los datos climáticos de la zona específica.

El algoritmo aprendió a realizar estas predicciones basándose en los datos de los últimos 15 años de Italia y, en esencia, descubrió cómo los diferentes fenómenos climáticos afectan a los cultivos. El algoritmo analiza los patrones meteorológicos durante el ciclo de cultivo del olivo, lo que permitió a los investigadores identificar posibles riesgos climáticos y su impacto en la producción.

En total, se analizaron los datos de cosecha de 66 provincias italianas durante el periodo 2006-2020, y a partir de este análisis se revelaron los factores que provocaron las peores cosechas. Pero la investigación no se limitó a identificar los factores de riesgo, sino que fue un paso más allá y agrupó estas diferentes variables por periodos de dos meses, creando una lista de variables y examinando su interacción a lo largo del tiempo. De esta forma, lograron proporcionar una previsión a corto plazo que, según afirman, es tres veces más precisa y mejor que si hubieran realizado un análisis de una sola variable.

Luego, analizaron qué variables climáticas estacionales producían cosechas escasas o excesivamente abundantes, y descartaron por completo aquellas que producían cosechas cercanas al promedio. En otras palabras, al observar los valores mínimos y máximos, pudieron centrarse en los efectos que las variables climáticas tienen sobre la producción, independientemente de las prácticas de cada productor.

También útil con respecto a Bactrocera Oleae (mosca del olivo)

Los investigadores argumentan que si el algoritmo continúa entrenándose con más datos geográficos, las predicciones que realice serán más “generales” y, por lo tanto, podrá utilizarse a escala estatal o incluso mayor.

El tema fue destacado por el sitio web especializado. Tiempos de aceite de oliva, En dicho estudio, la investigadora Ariana Di Paola, participante en la investigación, declaró: “Estamos trabajando para comprender los indicadores climáticos que pueden desencadenar condiciones adversas y las consiguientes consecuencias negativas para la producción de aceitunas. Algunos ejemplos de estos indicadores son las condiciones que favorecen el desarrollo de la mosca del olivo o las altas temperaturas invernales que pueden alterar el ciclo del olivo y afectar la floración y la polinización. Comprender la estacionalidad de cada momento nos permite predecir qué podemos esperar en el futuro cercano. Se trata de escenarios a corto plazo sobre los que basar las inversiones, adoptar medidas preventivas y aplicar prácticas agronómicas”.”

FUENTE: Inteligencia artificial: un equipo de investigación internacional impulsó la innovación en la producción de aceite de oliva. – sofokleousin.gr

Cultivo de olivos: Aumento de la producción y reducción de costes mediante inteligencia artificial.

Según Olive Oil Times, investigadores en Andalucía están desarrollando una nueva herramienta que permitirá a los agricultores aprovechar Inteligencia Artificial (IA) para saber cuándo están listas sus aceitunas para la cosecha.

Citoliva, una empresa de investigación y tecnología sin fines de lucro, mantiene la convicción de que su modelo predictivo basado en IA podría mejorar los rendimientos y reducir los costos de producción. Sus ejecutivos estiman que dicho modelo estará listo para su uso comercial en dos años.

Junto con el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo de España y los cuatro socios del sector privado de Citoliva que trabajan en el proyecto, la organización cree que la nueva tecnología permitirá a los agricultores predecir el momento de máximo contenido de aceite de oliva sin tener que realizar viajes repetidos a los olivares.

Los investigadores añadieron que se espera que reduzca el tiempo dedicado al análisis de la información y el coste de la cosecha, al tiempo que permite obtener estimaciones de producción más precisas.

“La herramienta se encuentra actualmente en fase de investigación. La idea es que funcione con una combinación de datos proporcionados por imágenes satelitales y sensores terrestres, y que el agricultor pueda operarla desde su dispositivo móvil”, explicó Carmen Capiscol, jefa de investigación, desarrollo e innovación de Citoliva, y añadió: “Aún no se han determinado los usuarios potenciales, pero es probable que el enfoque se dirija a los miembros de las cooperativas en lugar de a los productores individuales”.”

Independientemente del coste y la facilidad de uso, Capsicol cree que la herramienta ayudará a los olivicultores a cosechar en el momento más oportuno. Esto se considera aún más importante debido al cambio de las condiciones y patrones climáticos en Andalucía y en toda la cuenca mediterránea, que modifica algunos de los momentos clave del desarrollo del olivo.

Cabe señalar, sin embargo, que los investigadores aún no han determinado el coste de instalación de los sensores necesarios ni el coste de uso del dispositivo portátil para los agricultores.

FUENTE: Cultivo de olivos: aumento de la producción y reducción de costes mediante inteligencia artificial (IA). – Ypaithros.gr

La inteligencia artificial está revolucionando la meteorología.

Google, Huawei y otras compañías están lanzando modelos de IA que mejoran la precisión de las predicciones meteorológicas.

Una nueva generación de algoritmos de inteligencia artificial (IA), algunos de los cuales funcionan incluso en un ordenador portátil sencillo, prometen... Pronósticos meteorológicos mejores que los modelos de los meteorólogos actuales. que requieren supercomputadoras. El último desarrollo proviene de DeepMind, una empresa de inteligencia artificial que ahora forma parte del grupo Google, que presentó en la revista Science un modelo de inteligencia artificial que ya ofrece un rendimiento superior.

El modelo GraphCast produce resultados más precisos. Pronósticos meteorológicos para los próximos diez días que el modelo convencional de la Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo (ECMWF), considerado el principal servicio meteorológico del mundo. El algoritmo final tarda menos de un minuto en proporcionar pronósticos a diez días. Y el nuevo modelo ofrece pronósticos en minutos, sin necesidad de más que un ordenador personal, a diferencia de las supercomputadoras del ECMWF, que tardan horas en realizar cada pronóstico.

Educación Los modelos matemáticos que utilizan los meteorólogos hoy dividen la Tierra en grandes cuadrados y emplean las leyes de la física de fluidos para simular el comportamiento de la atmósfera en el futuro, tomando como punto de partida las mediciones disponibles de las condiciones actuales. Este enfoque requiere una gran capacidad de cálculo, y pocos servicios meteorológicos pueden permitirse actualizar sus informes más de cuatro veces al día. Los modelos de IA, en cambio, no resuelven ecuaciones físicas. Se entrenan mediante ejemplos —observaciones meteorológicas de años anteriores— para aprender a reconocer patrones en el comportamiento de la atmósfera y predecir cómo interactúan parámetros como la presión, la temperatura y la velocidad del viento.

Para entrenar GraphCast, los investigadores de DeepMind utilizaron datos del ECMWF que abarcan 40 años. El proceso requirió docenas de ordenadores y cuatro semanas, pero el algoritmo final, una vez entrenado, tarda menos de un minuto en generar pronósticos a diez días, que superan a los pronósticos convencionales del ECMWF en el 90 % de las pruebas comparativas.

El algoritmo de DeepMind no es el único que logra un rendimiento espectacular. A principios de este año, la empresa china Huawei, conocida principalmente por sus teléfonos móviles, presentó su propio modelo similar en la revista Nature, mientras que Google lanzó su herramienta experimental de pronóstico a 24 horas, MetNet-3, que supera en precisión a la mayoría de los informes de los servicios meteorológicos. El propio ECMWF ha estado ofreciendo datos experimentales de IA desde septiembre. El progreso es impresionante, aunque algunos meteorólogos y físicos siguen mostrándose escépticos, en parte porque la nueva tecnología actúa como una “caja negra” que produce resultados pero no explica cómo se obtuvieron. Es probable que la IA se utilice junto con los modelos matemáticos de la atmósfera y como complemento de estos.

Lo que sí es seguro es que la Inteligencia Artificial llegó para quedarse en la meteorología.

Por Vangelis Pratikakis 

FUENTE: La inteligencia artificial está revolucionando la meteorología. – www.in.gr

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