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Relaciones causa-efecto como base de la inteligencia de un negocio agroindustrial
Conferencista: Pedro Carrillo
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La Inteligencia Artificial es capaz de manejar gran
cantidad de información -sin simplificarla- para
extraer las multi-relaciones causa-efecto entre
todas las variables, proporcionando:
➢ predicciones precisas
➢ los porqué
para una mejor toma de decisiones en distintas
áreas del ámbito agroindustrial
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¿Qué me permite anticipar la
inteligencia artificialbasada en datos?
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Seleccionar la mejor finca para la recolección en las próximas semanas
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Conocer la producción por parcela con varias semanas de antelación
Rango Histórico de Producción
Producción real
Predicción
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Conocer el rendimiento de aceite por parcela con varias semanas de anticipación
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Mapas de evolución de plagas a 4 semanas vista
400.000 Ha en España y Portugal
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¿Cómo funciona un sistema de
inteligencia artificialbasada en datos?
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1
Definir el problema, entender
la necesidad del productor, y
diseñar cómo vamos a
desarrollar la solución
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Analizar los datos de partida
para un correcto desarrollo del
proyecto
2
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Estructuración de la
información de las distintas
bases de datos e integración
de datos propios y externos
en series temporales
3
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Datos SIG
SIG
Fechas de manejo,
poda, etc
Índices Satelitales Climatología
Datos públicos
Datos públicos y privados
Ubicación y características
de parcelas
Riego y fertilización
Aplicación de agroquímicos
Edad árbol,
variedad
ModelosPredictivos
Series temporales
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Aplicación de algoritmos
matemáticos con metodología
de Machine Learning para
modelar en base los datos
existentes
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Backtesting: prueba del modelo
matemático contra el histórico
para comprobar su fiabilidad
antes de iniciar predicciones
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Los modelos generan y seleccionan atributos (multirelaciones +
series temporales) que definen cómo el clima, la fenología y el
manejo interaccionan … que no atienden a meses calendario
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Entrega del servicio de gestión
predictiva a través de
plataformas online
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