Inteligencia artificial y cultivo y producción de aceite de oliva
Inteligencia artificial y cultivo y producción de aceite de oliva
Inteligencia artificial: un equipo de investigación internacional aportó innovación a la producción de aceite de oliva
Los productores de aceite de oliva dispondrán de escenarios a corto plazo en los que basar las inversiones, tomar 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 de Nuevas Tecnologías, Energía y Desarrollo Sostenible (ENEA) y el Universidad de California, Berkeley, logró desarrollar un algoritmo que realmente está disponible para cualquier persona interesada, que pueden predecir el tamaño de la cosecha de un olivar en función de los datos climáticos de la zona concreta.
El algoritmo aprendió a hacer estas predicciones basándose en datos de los últimos 15 años de Italia y en esencia encontró la forma en que los diferentes fenómenos climáticos afectan a los cultivos. El algoritmo analiza los patrones climáticos durante el periodo del ciclo oleícola y así los investigadores pudieron identificar posibles riesgos climáticos y cómo afectan a la producción.
En total, se analizaron datos de cosecha de 66 provincias italianas durante el período 2006-2020 y 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 luego agrupó estas diferentes variables por dos meses, haciendo una lista de variables y examinando cómo interactuaban a lo largo del tiempo. Así lograron proporcionar un pronóstico a corto plazo, que, según dicen, es tres veces más preciso y mejor que si hubieran hecho un análisis de una sola variable.
Luego observaron qué variables climáticas estacionales producían cosechas pobres o excesivamente buenas y excluyeron por completo aquellas que produjeron cosechas cercanas al promedio. Esto, en otras palabras, mirar el mínimo y el máximo, les permitió centrarse esencialmente en los efectos que las variables climáticas tienen en la producción, independientemente de lo que esté haciendo cada productor.
También es útil respecto a Bactrocera Oleae (mosca del olivo)
Los investigadores argumentan que si el algoritmo continúa entrenándose con más datos geográficos, más “generales” serán las predicciones que hace y, por lo tanto, podrá usarse a escala estatal o incluso mayor.
El tema fue destacado por el sitio especializado Tiempos del aceite de oliva, donde la investigadora que participó de la investigación, Ariana Di Paola, afirmó que: “Estamos trabajando para comprender los indicadores climáticos que pueden desencadenar malas condiciones y la posibilidad asociada de consecuencias negativas para la producción. aceituna. 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 e incidir en la floración y la polinización. Comprender la estacionalidad de cada momento nos permite predecir lo que deberíamos esperar en el futuro próximo. Son escenarios de corto plazo para basar la inversión, tomar medidas preventivas y actuar con prácticas agronómicas”.
FUENTE: Inteligencia artificial: un equipo de investigación internacional aportó innovación a la producción de aceite de oliva – sofokleousin.gr
Olivicultura: Aumentar rendimientos y reducir costes mediante Inteligencia Artificial
Según Olive Oil Times, investigadores andaluces están desarrollando una nueva herramienta que permitirá a los agricultores aprovechar Inteligencia artificial (IA) para saber cuándo sus aceitunas están listas para ser cosechadas.
citoliva, una empresa de investigación y tecnología sin fines de lucro, mantiene la creencia de que su modelo predictivo basado en inteligencia artificial 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 del contenido máximo de aceite de oliva sin repetidos viajes a los huertos.
Los investigadores agregaron que se espera que reduzca el tiempo dedicado a los análisis de información y el costo de la cosecha, al tiempo que permita 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 el agricultor pueda operarlo desde su dispositivo móvil”, dijo Carmen Capiscol, jefa de investigación, desarrollo e innovación de Citoliva, para agregar Continuó: “Aún no se han determinado los usuarios potenciales, pero es probable que el enfoque sea hacia los miembros de la cooperativa en lugar de los productores individuales”.
Independientemente del coste y la facilidad de uso, Capsicol cree que la herramienta ayudará a los productores de aceitunas a poder cosechar en el momento más adecuado. Esto se considera aún más importante debido al cambio de condiciones y patrones climáticos en Andalucía y en toda la cuenca mediterránea, que modifican más ampliamente algunos de los momentos clave del desarrollo del olivo.
Sin embargo, cabe señalar que los investigadores aún no han determinado el coste de instalación de los sensores necesarios o del uso del dispositivo portátil para los agricultores.
FUENTE: Cultivo del olivo: aumentar el rendimiento y reducir los costes mediante la Inteligencia Artificial (IA) – Ypaithros.gr
La inteligencia artificial está revolucionando la meteorología
Google, Huawei y otras empresas lanzan modelos de IA que mejoran la precisión de las predicciones en las previsiones meteorológicas
Una nueva generación de algoritmos de inteligencia artificial (IA), algunos de los cuales se ejecutan incluso en una simple computadora portátil, promete mejores pronósticos del tiempo que los modelos de los meteorólogos actuales que requieren supercomputadoras. El último avance proviene de Mente profunda, 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 el máximo rendimiento.
El modelo GraphCast produce resultados más precisos. previsiones meteorológicas de diez días que el modelo convencional de Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio (ECMWF), considerado el servicio meteorológico líder del mundo. El algoritmo final tarda menos de un minuto en proporcionar previsiones a diez días. Y el nuevo modelo ofrece pronósticos en minutos, y no requiere más que una simple PC, 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 utilizan las leyes de la física de fluidos para simular el comportamiento de la atmósfera en el futuro, utilizando como punto de partida las mediciones disponibles de las condiciones actuales. Este enfoque es exigente desde el punto de vista computacional y pocos servicios meteorológicos pueden darse el lujo de actualizar sus informes más de cuatro veces al día. Los modelos de IA, por el contrario, no resuelven ecuaciones físicas. Se les enseña con ejemplos (observaciones meteorológicas de años anteriores) a aprender a reconocer patrones en el comportamiento de la atmósfera y a 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. Se necesitaron docenas de computadoras y cuatro semanas para completar el proceso, pero el algoritmo final entrenado tarda menos de un minuto en producir pronósticos de diez días, que superan los pronósticos convencionales del ECMWF en 90% de puntos de referencia.
El algoritmo de DeepMind no es el único que logra un rendimiento espectacular. A principios de este año, la empresa china Huawei, más conocida por sus teléfonos móviles, presentó su propio modelo similar en la revista Nature, mientras que Google lanzó su herramienta experimental de pronóstico de 24 horas MetNet-3, que supera en precisión a la mayoría de los informes de servicios meteorológicos. . El propio ECMWF ha estado ofreciendo datos experimentales de IA desde septiembre. El progreso es impresionante, aunque algunos meteorólogos y físicos siguen siendo escépticos, en parte porque la nueva tecnología actúa como una “caja negra” que produce resultados pero no explica cómo se llegó a ellos. Es probable que la IA se utilice junto con los modelos matemáticos de la atmósfera y además de ellos.
Lo cierto, sin embargo, es que la Inteligencia Artificial llegó para quedarse en la meteorología.
por Vangelis Pratikakis
FUENTE: La inteligencia artificial está revolucionando la meteorología – www.ing.gr
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