{"id":1035,"date":"2024-01-22T15:23:52","date_gmt":"2024-01-22T15:23:52","guid":{"rendered":"https:\/\/stage1.critida.com\/artificial-intelligence-and-olive-oil-cultivation-and-production\/"},"modified":"2026-10-27T06:24:51","modified_gmt":"2026-10-27T06:24:51","slug":"artificial-intelligence-and-olive-oil-cultivation-and-production","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/critida.com\/es\/artificial-intelligence-and-olive-oil-cultivation-and-production\/","title":{"rendered":"Inteligencia artificial y cultivo y producci\u00f3n de aceite de oliva"},"content":{"rendered":"
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Inteligencia artificial y cultivo y producci\u00f3n de aceite de oliva<\/h1>\n

Inteligencia artificial: un equipo de investigaci\u00f3n internacional impuls\u00f3 la innovaci\u00f3n en la producci\u00f3n de aceite de oliva.<\/h2>\n

Los productores de aceite de oliva tendr\u00e1n a su disposici\u00f3n escenarios a corto plazo sobre los que basar inversiones, adoptar medidas preventivas y actuar con pr\u00e1cticas agron\u00f3micas con la ayuda de: Inteligencia Artificial (IA)<\/a>, gracias a un equipo de investigaci\u00f3n internacional.<\/p>\n

El equipo de investigaci\u00f3n conjunto del Consejo Nacional de Investigaci\u00f3n de Italia (CNR), el Agencia para las Nuevas Tecnolog\u00edas, la Energ\u00eda y el Desarrollo Sostenible (ENEA)<\/a> y el Universidad de California, Berkeley<\/a>, lograron desarrollar un algoritmo que est\u00e1 disponible para cualquier persona interesada, que permite predecir el tama\u00f1o de la cosecha de un olivar bas\u00e1ndose en los datos clim\u00e1ticos de la zona espec\u00edfica.<\/p>\n

El algoritmo aprendi\u00f3 a realizar estas predicciones bas\u00e1ndose en los datos de los \u00faltimos 15 a\u00f1os de Italia y, en esencia, descubri\u00f3 c\u00f3mo los diferentes fen\u00f3menos clim\u00e1ticos afectan a los cultivos. El algoritmo analiza los patrones meteorol\u00f3gicos durante el ciclo de cultivo del olivo, lo que permiti\u00f3 a los investigadores identificar posibles riesgos clim\u00e1ticos y su impacto en la producci\u00f3n.<\/p>\n

En total, se analizaron los datos de cosecha de 66 provincias italianas durante el periodo 2006-2020, y a partir de este an\u00e1lisis se revelaron los factores que provocaron las peores cosechas. Pero la investigaci\u00f3n no se limit\u00f3 a identificar los factores de riesgo, sino que fue un paso m\u00e1s all\u00e1 y agrup\u00f3 estas diferentes variables por periodos de dos meses, creando una lista de variables y examinando su interacci\u00f3n a lo largo del tiempo. De esta forma, lograron proporcionar una previsi\u00f3n a corto plazo que, seg\u00fan afirman, es tres veces m\u00e1s precisa y mejor que si hubieran realizado un an\u00e1lisis de una sola variable.<\/p>\n

Luego, analizaron qu\u00e9 variables clim\u00e1ticas estacionales produc\u00edan cosechas escasas o excesivamente abundantes, y descartaron por completo aquellas que produc\u00edan cosechas cercanas al promedio. En otras palabras, al observar los valores m\u00ednimos y m\u00e1ximos, pudieron centrarse en los efectos que las variables clim\u00e1ticas tienen sobre la producci\u00f3n, independientemente de las pr\u00e1cticas de cada productor.<\/p>\n

Tambi\u00e9n \u00fatil con respecto a Bactrocera Oleae (mosca del olivo)<\/a><\/p>\n

Los investigadores argumentan que si el algoritmo contin\u00faa entren\u00e1ndose con m\u00e1s datos geogr\u00e1ficos, las predicciones que realice ser\u00e1n m\u00e1s \u201cgenerales\u201d y, por lo tanto, podr\u00e1 utilizarse a escala estatal o incluso mayor.<\/p>\n

El tema fue destacado por el sitio web especializado. Tiempos de aceite de oliva<\/strong><\/a>, En dicho estudio, la investigadora Ariana Di Paola, participante en la investigaci\u00f3n, declar\u00f3: \u201cEstamos trabajando para comprender los indicadores clim\u00e1ticos que pueden desencadenar condiciones adversas y las consiguientes consecuencias negativas para la producci\u00f3n 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 floraci\u00f3n y la polinizaci\u00f3n. Comprender la estacionalidad de cada momento nos permite predecir qu\u00e9 podemos esperar en el futuro cercano. Se trata de escenarios a corto plazo sobre los que basar las inversiones, adoptar medidas preventivas y aplicar pr\u00e1cticas agron\u00f3micas\u201d.\u201d<\/p>\n

FUENTE:\u00a0Inteligencia artificial: un equipo de investigaci\u00f3n internacional impuls\u00f3 la innovaci\u00f3n en la producci\u00f3n de aceite de oliva.<\/a> \u2013 sofokleousin.gr<\/p>\n

\"Inteligencia<\/p>\n

Cultivo de olivos: Aumento de la producci\u00f3n y reducci\u00f3n de costes mediante inteligencia artificial.<\/h2>\n

Seg\u00fan Olive Oil Times, investigadores en Andaluc\u00eda est\u00e1n desarrollando una nueva herramienta que permitir\u00e1 a los agricultores aprovechar Inteligencia Artificial (IA)<\/a> para saber cu\u00e1ndo est\u00e1n listas sus aceitunas para la cosecha.<\/p>\n

Citoliva<\/a>, una empresa de investigaci\u00f3n y tecnolog\u00eda sin fines de lucro, mantiene la convicci\u00f3n de que su modelo predictivo basado en IA podr\u00eda mejorar los rendimientos y reducir los costos de producci\u00f3n. Sus ejecutivos estiman que dicho modelo estar\u00e1 listo para su uso comercial en dos a\u00f1os.<\/p>\n

Junto con el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo de Espa\u00f1a y los cuatro socios del sector privado de Citoliva que trabajan en el proyecto, la organizaci\u00f3n cree que la nueva tecnolog\u00eda permitir\u00e1 a los agricultores predecir el momento de m\u00e1ximo contenido de aceite de oliva sin tener que realizar viajes repetidos a los olivares.<\/p>\n

Los investigadores a\u00f1adieron que se espera que reduzca el tiempo dedicado al an\u00e1lisis de la informaci\u00f3n y el coste de la cosecha, al tiempo que permite obtener estimaciones de producci\u00f3n m\u00e1s precisas.<\/p>\n

\u201cLa herramienta se encuentra actualmente en fase de investigaci\u00f3n. La idea es que funcione con una combinaci\u00f3n de datos proporcionados por im\u00e1genes satelitales y sensores terrestres, y que el agricultor pueda operarla desde su dispositivo m\u00f3vil\u201d, explic\u00f3 Carmen Capiscol, jefa de investigaci\u00f3n, desarrollo e innovaci\u00f3n de Citoliva, y a\u00f1adi\u00f3: \u201cA\u00fan 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\u201d.\u201d<\/p>\n

Independientemente del coste y la facilidad de uso, Capsicol cree que la herramienta ayudar\u00e1 a los olivicultores a cosechar en el momento m\u00e1s oportuno. Esto se considera a\u00fan m\u00e1s importante debido al cambio de las condiciones y patrones clim\u00e1ticos en Andaluc\u00eda y en toda la cuenca mediterr\u00e1nea, que modifica algunos de los momentos clave del desarrollo del olivo.<\/p>\n

Cabe se\u00f1alar, sin embargo, que los investigadores a\u00fan no han determinado el coste de instalaci\u00f3n de los sensores necesarios ni el coste de uso del dispositivo port\u00e1til para los agricultores.<\/p>\n

FUENTE:\u00a0Cultivo de olivos: aumento de la producci\u00f3n y reducci\u00f3n de costes mediante inteligencia artificial (IA).<\/a> \u2013 Ypaithros.gr<\/p>\n

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La inteligencia artificial est\u00e1 revolucionando la meteorolog\u00eda.<\/h2>\n

Google, Huawei y otras compa\u00f1\u00edas est\u00e1n lanzando modelos de IA que mejoran la precisi\u00f3n de las predicciones meteorol\u00f3gicas.<\/h3>\n

Una nueva generaci\u00f3n de algoritmos de inteligencia artificial (IA), algunos de los cuales funcionan incluso en un ordenador port\u00e1til sencillo, prometen... Pron\u00f3sticos meteorol\u00f3gicos mejores que los modelos de los meteor\u00f3logos actuales.<\/strong> que requieren supercomputadoras. El \u00faltimo desarrollo proviene de DeepMind<\/a>, una empresa de inteligencia artificial que ahora forma parte del grupo Google, que present\u00f3 en la revista Science un modelo de inteligencia artificial que ya ofrece un rendimiento superior.<\/p>\n

El modelo GraphCast produce resultados m\u00e1s precisos. Pron\u00f3sticos meteorol\u00f3gicos para los pr\u00f3ximos diez d\u00edas<\/strong> que el modelo convencional de la Centro Europeo de Previsiones Meteorol\u00f3gicas a Medio Plazo (ECMWF)<\/a>, considerado el principal servicio meteorol\u00f3gico del mundo. El algoritmo final tarda menos de un minuto en proporcionar pron\u00f3sticos a diez d\u00edas. Y el nuevo modelo ofrece pron\u00f3sticos en minutos, sin necesidad de m\u00e1s que un ordenador personal, a diferencia de las supercomputadoras del ECMWF, que tardan horas en realizar cada pron\u00f3stico.<\/p>\n

Educaci\u00f3n Los modelos matem\u00e1ticos que utilizan los meteor\u00f3logos hoy dividen la Tierra en grandes cuadrados y emplean las leyes de la f\u00edsica de fluidos para simular el comportamiento de la atm\u00f3sfera en el futuro, tomando como punto de partida las mediciones disponibles de las condiciones actuales. Este enfoque requiere una gran capacidad de c\u00e1lculo, y pocos servicios meteorol\u00f3gicos pueden permitirse actualizar sus informes m\u00e1s de cuatro veces al d\u00eda. Los modelos de IA, en cambio, no resuelven ecuaciones f\u00edsicas. Se entrenan mediante ejemplos \u2014observaciones meteorol\u00f3gicas de a\u00f1os anteriores\u2014 para aprender a reconocer patrones en el comportamiento de la atm\u00f3sfera y predecir c\u00f3mo interact\u00faan par\u00e1metros como la presi\u00f3n, la temperatura y la velocidad del viento.<\/p>\n

Para entrenar GraphCast, los investigadores de DeepMind utilizaron datos del ECMWF que abarcan 40 a\u00f1os. El proceso requiri\u00f3 docenas de ordenadores y cuatro semanas, pero el algoritmo final, una vez entrenado, tarda menos de un minuto en generar pron\u00f3sticos a diez d\u00edas, que superan a los pron\u00f3sticos convencionales del ECMWF en el 90 % de las pruebas comparativas.<\/p>\n

El algoritmo de DeepMind no es el \u00fanico que logra un rendimiento espectacular. A principios de este a\u00f1o, la empresa china Huawei, conocida principalmente por sus tel\u00e9fonos m\u00f3viles, present\u00f3 su propio modelo similar en la revista Nature, mientras que Google lanz\u00f3 su herramienta experimental de pron\u00f3stico a 24 horas, MetNet-3, que supera en precisi\u00f3n a la mayor\u00eda de los informes de los servicios meteorol\u00f3gicos. El propio ECMWF ha estado ofreciendo datos experimentales de IA desde septiembre. El progreso es impresionante, aunque algunos meteor\u00f3logos y f\u00edsicos siguen mostr\u00e1ndose esc\u00e9pticos, en parte porque la nueva tecnolog\u00eda act\u00faa como una \u201ccaja negra\u201d que produce resultados pero no explica c\u00f3mo se obtuvieron. Es probable que la IA se utilice junto con los modelos matem\u00e1ticos de la atm\u00f3sfera y como complemento de estos.<\/p>\n

Lo que s\u00ed es seguro es que la Inteligencia Artificial lleg\u00f3 para quedarse en la meteorolog\u00eda.<\/p>\n

Por Vangelis Pratikakis\u00a0<\/p>\n

FUENTE: La inteligencia artificial est\u00e1 revolucionando la meteorolog\u00eda.<\/a> \u2013 www.in.gr<\/p>\n

Art\u00edculos relacionados:<\/h2>\n

Precios del aceite de oliva en 2023: \u00bfpor qu\u00e9 subieron los precios del aceite de oliva?<\/a><\/h3>\n

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Gran descenso en la producci\u00f3n mundial de aceite de oliva (2023), pero gran aumento de la producci\u00f3n en Grecia.<\/a><\/h3>\n

Implementaci\u00f3n de inteligencia artificial en la agricultura para la optimizaci\u00f3n del riego y la aplicaci\u00f3n de pesticidas y herbicidas.<\/a><\/h3>\n

\"olivar Venta al por mayor de aceite de oliva \u2013 Proveedores y distribuidores mayoristas de aceite de oliva<\/p>\n

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Inteligencia artificial y cultivo y producci\u00f3n de aceite de oliva. Inteligencia artificial: un equipo de investigaci\u00f3n internacional aport\u00f3 innovaci\u00f3n en la producci\u00f3n de aceite de oliva a corto plazo.<\/p>","protected":false},"author":5,"featured_media":1036,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[104],"tags":[283,284,285,143],"class_list":["post-1035","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog","tag-ai","tag-artificial-intelligence","tag-olive-oil-cultivation","tag-olive-oil-production"],"permalink_manager":null,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/critida.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1035","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/critida.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/critida.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/critida.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/5"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/critida.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1035"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/critida.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1035\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/critida.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1036"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/critida.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1035"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/critida.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1035"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/critida.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1035"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}