cosechando rendimientos con inteligencia artiticial

Cosechando rendimientos conInteligencia artiticial

Proyecto ID19I10160“AgroIA: innovación basada en visión computacional y Deep Learning para el sector productor de uva de mesa y

vino. Diseño, desarrollo y aplicación de un sistema autónomo de predicción de rendimiento”

Dr. Daniel Aguayo V.Center for Bioinformatics & Integrative Biology

Universidad Andrés Bello

La naturaleza biológica de la industria da incertidumbre a la cadena de valor

Tomar decisiones precisas en el momento adecuado

Cosecha

Primavera Verano Otoño

EstadoFenológico

Decisiones

Pronostico temprano de la cosecha mejora la gestión

SegurosAgroQuímicosMano de Obra

EmbalajeAlmacenamientotransportee

Alto % Error

Requieren Tiempo

Mano de Obra

Incertidumbre y riesgo

Acciones tardías

Costoso

Pronostico temprano de la cosecha mejora la gestión

Revolución 4.0

Revolución 4.0

Tomar decisiones precisas en el momento preciso

El rol de la IA en el ciclo de gestión de la información agrícola

recopilar y procesar big-data

iniciar esa acción cuando se combina con otra tecnología.

idear el mejor curso de acción

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

el concepto de inteligencia se refiere a algún tipo de capacidad para planificar, razonar y aprender, intuir y construir algún tipo de percepción del conocimiento y comunicarse en lenguaje natural

Las bases de la IA son complejas

IA es complejo

Agron. Sustain. Dev. (2017) 37: 12

Our Team

investigadores jovenes y seniors de bioinformatica, agronomia, ciencias de la computación, robotica, para la innovación

Agricola de la revolución 4.0.

Daniel Aguayo V.Ph. D. In Applied Science

Reinaldo Campos Ph. D. In Agronomical Sciences

Claudio MenesesPh. D. In Applied Science

Ignacio RamosPh. D. In Molecular

Biosciences

Nestor PalominosElectronics and Robotics

Engineer

Felipe GómezBioinformatics Engineer

Romina SepulvedaPh. D. In Bioinformatics

Belén NavarroBiochemist

Maricarmen OssesCommunity Manager

Proyecto ID19I10160“AgroIA: innovación basada en visión computacional y Deep Learning para el sector productor de uva de mesa y

vino. Diseño, desarrollo y aplicación de un sistema autónomo de predicción de rendimiento”

sistema autónomo de predicción de rendimiento

Deep Learning para el pronóstico de cosecha

BAKO: A powerful deep learning algorithms to detect and count bunchs

* 100 meters

Georeferenced bunch counting

Deep Learning para el pronóstico de cosecha

Alta certezade detección

Distintos tipo de manejoTable Grapes

underestimation

1

3 2

Partial occlusion

Distintos tipo de manejoWine Grapes

1

3 2

01

2

Left row Right row

overestimation

Alto nivelDe certeza

underestimation

Overestimation

Partial occlusion

Undefinedoverlapping

clusters

98 %

Validation strategyTable Grapes

1

3 2

Digital

Real

LiDarTemperatura

ParHumidity

Agroclimatological SensorsPhenotypic Characterization

Revolución 4.0 ya se esta implementando

Proyecto ID19I10160“AgroIA: innovación basada en visión computacional y Deep Learning para el sector productor de uva de mesa y

vino. Diseño, desarrollo y aplicación de un sistema autónomo de predicción de rendimiento”

Cosechando rendimientos conInteligencia artiticial

Proyecto ID19I10160“AgroIA: innovación basada en visión computacional y Deep Learning para el sector productor de uva de mesa y

vino. Diseño, desarrollo y aplicación de un sistema autónomo de predicción de rendimiento”

Dr. Daniel Aguayo V.Center for Bioinformatics & Integrative Biology

Universidad Andrés Bello