cosechando rendimientos con inteligencia artiticial
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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