{"id":12202,"date":"2020-07-06T15:46:27","date_gmt":"2020-07-06T15:46:27","guid":{"rendered":"http:\/\/elmediodelcampo.com.ar\/?p=12202"},"modified":"2020-07-06T15:46:27","modified_gmt":"2020-07-06T15:46:27","slug":"congreso-maizar-2020-4-0","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/elmediodelcampo.com.ar\/?p=12202","title":{"rendered":"Congreso Maizar 2020 4.0"},"content":{"rendered":"\n
\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

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Inteligencia artificial<\/p>\n\n\n\n

Conceptos que resultan muy abstractos pueden tener aplicaciones sumamente \u00fatiles para el sector agropecuario. De qu\u00e9 hablamos cu\u00e1ndo hablamos de Big data, qu\u00e9 est\u00e1n haciendo en La Pampa con estas tecnolog\u00edas y c\u00f3mo utiliza la NASA informaci\u00f3n satelital para la agricultura fue parte de lo que mostr\u00f3 este panel del Congreso Maizar 4.0, en el que participaron Yanina Bellini Saibene, del INTA Anguil; Inbal Becker-Reshef, de NASA Harvest, y Guillermo Leale, de SIMA y la UTN Rosario, moderado por Estefan\u00eda Puriccelli, de la Universidad de Maryland.<\/p>\n\n\n\n

\u201cEl Big data es el \u00faltimo moj\u00f3n en una larga historia de conceptos, relacionados con la estad\u00edstica moderna y la matem\u00e1tica aplicada\u201d, dijo Guillermo Leale, consultor en Data Science de SIMA y la UTN Rosario. Los hitos de esa historia, dijo, comienzan con el Algoritmo, siguen en 1955 con Inteligencia Artificial (pensar como el humano), en 1974 con Data Science (ciencia con datos procesados), en 1997 con Miner\u00eda de datos (patrones ocultos) y en 2011, finalmente, con Big data, que \u00e9l denomina \u201clas tres V\u201d. \u201cEn realidad, Big data no es su traducci\u00f3n literal, hac\u00eda mucho que us\u00e1bamos muchos datos\u201d, dijo Leale. \u201cLas tres V son: Volumen (much\u00edsimos datos que a veces necesitan m\u00faltiples centros de c\u00f3mputos), Variedad (cada tipo de dato tiene su procesamiento y complejidad) y Velocidad.<\/p>\n\n\n\n

Leale dijo que el Big data tiene dos usos m\u00e1s destacables: \u201cla fuerza y la inteligencia\u201d. Administrar grandes vol\u00famenes de datos, como Google Fotos, Spotify, Netflix, Google Maps: tienen millones de datos de millones de usuarios; pueden agrupar fotos de una persona, identificar lo que nos puede gustar, etc.<\/p>\n\n\n\n

As\u00ed, \u201clos algoritmos pueden aplicarse a mejorar las im\u00e1genes de los sensores remotos y a detectar las im\u00e1genes falsas: a predecir, es decir, hacer previsiones sobre el futuro con un error medible, lo que no sustituye sino que ayuda a la toma de decisiones del profesional\u201d, explic\u00f3. \u201cSIMA y NASA Harvest est\u00e1n trabajando con im\u00e1genes satelitales, y desarrollamos un algoritmo que mejora 20% la predicci\u00f3n de rendimientos\u201d, dijo. Hacia adelante, buscan ampliar el alcance de los cultivos y regiones, y explotar al m\u00e1ximo el volumen de datos.<\/p>\n\n\n\n

Yanina Bellini Saibene, del INTA Anguil, en La Pampa, dijo que \u201cel INTA ha procesado informaci\u00f3n de sensores remotos desde los \u201980, no solo para investigaci\u00f3n sino tambi\u00e9n para productores y extensi\u00f3n\u201d.<\/p>\n\n\n\n

La investigadora explic\u00f3 que la ciencia de datos se usa en dos direcciones: para el desarrollo de m\u00e1quinas, componentes precisos, sensores y otras tecnolog\u00edas, o para la explotaci\u00f3n de datos disponibles y\/o generados por esos equipos.<\/p>\n\n\n\n

Bellini dijo que hay \u201cdos formas tradicionales en que aprende la m\u00e1quina: de modo supervisado o no supervisado\u201d. Esto se usa para un modelo de detecci\u00f3n temprana de granizo: el radar registra 7 variables, tomaron 5 cada 5 minutos: tuvieron 65 millones de datos diarios que no se pod\u00edan procesar ni almacenar. Pasaba a no resultar \u00fatil. As\u00ed que a la variable le superpiusieron la etiqueta: cay\u00f3 granizo o no cay\u00f3, binario, yendo al campo y consultando a aseguradoras. El resultado fue un modelo con 84% de exactitud.<\/p>\n\n\n\n

\u201cSe pueden mapear zonas de mayor riesgo, trabajar con aseguradoras, hacerlo para heladas\u2026\u201d, dijo Bellini, y aclar\u00f3 que en estos desarrollos \u201cparticipan licenciados en Inform\u00e1tica, agr\u00f3nomos, es multidisciplinario; si no, no se puede\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n mencion\u00f3 otro ejemplo de aprendizaje supervisado, los drones, trabajando con software R y QGIS. \u201cLos drones son los nuevos contratistas rurales\u201d, dijo.<\/p>\n\n\n\n

Inbal Becker-Reshef, directora del programa NASA Harvest, trabaja en Ciencias del Suelo y Teledetecci\u00f3n. La investigadora dijo que \u201cel uso de datos satelitales para el monitoreo agr\u00edcola se remonta a principios de la d\u00e9cada del \u201970, y el potencial de la teledetecci\u00f3n sigue siendo enorme\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Hoy, \u201cnuevas constelaciones de sat\u00e9lites revolucionan el uso para la agricultura, lo que permite el monitoreo global a nivel de campo casi a diario\u201d, dijo. El registro mundial, a lo largo del tiempo, \u201cdar\u00e1 indicadores de vegetaci\u00f3n consistentes y ser\u00e1 efectivo para capturar el impacto de eventos clim\u00e1ticos extremos\u201d, asegur\u00f3.<\/p>\n\n\n\n

Para ella, \u201cel desaf\u00edo es crear m\u00e9todos robustos para la supervisi\u00f3n de diversos paisajes. La informaci\u00f3n oportuna y precisa es fundamental para aumentar la transparencia de los mercados\u201d, a\u00f1adi\u00f3.<\/p>\n\n\n\n

NASA Harvest es un innovador programa de Ciencias Aplicadas de la NASA sobre Seguridad Alimentaria y Agricultura basado en d\u00e9cadas de monitoreo agr\u00edcola, que se lanz\u00f3 en diciembre de 2017. Fue realizado a trav\u00e9s de un consorcio multisectorial coordinado y dirigido por la Universidad de Maryland.<\/p>\n\n\n\n

Becker-Reshef cont\u00f3 que, como parte del plan de acci\u00f3n del G20 sobre agricultura y volatilidad de los precios de los alimentos, en 2011 se lanz\u00f3 el Monitoreo de la Agricultura Global (GEOGLAM), junto con el Sistema de Informaci\u00f3n del Mercado Agr\u00edcola (AMIS). \u201cHarvest es la contribuci\u00f3n de la NASA al G20-GEOGLAM\u201d, dijo.<\/p>\n\n\n\n

Entre otros miembros del consorcio, \u201cel Ministerio de Agricultura y la Bolsa de Cereales de Buenos Aires colaboran todos los meses en el reporte\u201d, coment\u00f3. \u201cEl objetivo es conducir al desarrollo de una gama de monitores de cultivos, a escalas nacionales, regionales y globales.<\/p>\n\n\n\n

La experta dijo que la interacci\u00f3n de NASA Harvest con el Ministerio de Agroindustria y el INTA empez\u00f3 con AMIS-GEOGLAM. Luego, con esa colaboraci\u00f3n pudo formarse el Monitoreo Agr\u00edcola en las Am\u00e9ricas (AMA), y ya se hicieron varias capacitaciones con el Ministerio, y mapeos de cultivos a escala nacional.<\/p>\n\n\n\n

Con la Bolsa de Cereales, la interacci\u00f3n comenz\u00f3 en 2015, con diversas acciones conjuntas. La m\u00e1s reciente es el monitoreo regional de la condici\u00f3n de cultivos en la Argentina, para producir tableros de control de condiciones de cultivos escala regional para soja y trigo<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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