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Diseño de IA: monitoreo y análisis de datos de dinámicas de plagas agrícolas
El diseño de una IA para monitoreo y análisis de datos sobre dinámicas de plagas agrícolas puede ayudar tanto a agricultores como a estudiantes, a tomar decisiones más informadas y a tiempo, mejorando la gestión integrada de plagas (MIP). Si bien existen metotodologías para las revisiones en campo, es bien sabido que no se puede realizar en varias veces del día, donde en algunas ocasiones el clima no permite. Por lo anterior se propone alternativas tecnológicas, que pueden complementar muy bien esta labor:
Conocer plataformas para información de plagas
<b style=”background-color: var(–bb-content-background-color); font-family: inherit; font-size: inherit; color: var(–bb-body-text-color);”>Revisión de plagas reportadas en varias partes del mundo
Familiarizarse con las plataformas para también aportar con la epidemiología, ya que es importante asociar lo que uno encuentra en campo con las condiciones agroclimáticas del momento
Aprovechar la base de datos que ofrece las plataformas, para conocer y diferenciar la diversidad que puede existir en un lugar determinado.
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1 Reply
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Dra Diana: Una IA personalizada para el monitoreo y análisis de plagas agrícolas, no solo facilitaría la gestión eficiente de plagas en tiempo real, sino que también proporcionaría un entorno educativo y colaborativo tanto para agricultores como para estudiantes. Al combinar monitoreo avanzado, análisis predictivo y personalización, esta IA tendría un impacto positivo tanto en la productividad agrícola como en la sostenibilidad a largo plazo.
Sugerencia de mejora: La IA conectada a sensores distribuidos en el campo que recopilen
datos en tiempo real sobre factores como la población de plagas,
temperatura, humedad, y condiciones del suelo. Además, se pueden usar
drones o cámaras para identificar y contar plagas mediante imágenes y
reconocimiento visual automatizado.
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