Informe final del proyecto: Incorporación de herramientas de inteligencia artificial y visión computacional para la predicción del rendimiento en Vitis vinifera cv Tannat.

La actividad agrícola moderna muestra cada vez más procesos de automatización y análisis de información que permiten un mayor monitoreo de las situaciones productivas y un mejor ajuste de las prácticas de manejo. Este enfoque moderno de la agricultura se conoce como agricultura digital. En la vitivi...

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書誌詳細
第一著者:	Bentancor, Marcel (author)
その他の著者:	Borsani Cambón Borsani, Omar (author), Casaretto De Gregorio, Esteban (author), Pereyra Alpuin, Cesar Gustavo (author), Ramírez Paulino, Ignacio (author), Teixeira Santos, Thiago (author), Tyska Carvalho, Jônata (author), Dias Javornik, Vitor (author)
フォーマット:	report
言語:	スペイン語
出版事項:	2025
主題:	Detección de frutos Predicción de rendimiento Aprendizaje automático Ciencias Agrícolas Agricultura, Silvicultura y Pesca Agricultura
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description	La actividad agrícola moderna muestra cada vez más procesos de automatización y análisis de información que permiten un mayor monitoreo de las situaciones productivas y un mejor ajuste de las prácticas de manejo. Este enfoque moderno de la agricultura se conoce como agricultura digital. En la vitivinicultura es común la inspección ocular de las plantas a fin de tomar decisiones adecuadas de manejo por los productores e incluso por otros actores posteriores de la industria. Este sistema productivo es altamente dependiente de las condiciones de cultivo, por lo que predecir en forma temprana el rendimiento de una cosecha y adaptar las medidas de manejo del cultivo a tiempo resulta fundamental. Actualmente la estimación del rendimiento es una labor manual, pero en los últimos años ha sido identificada como blanco de automatización. Este proyecto se organizó en tres líneas de acción. La primera consistió en el diseño y fabricación de un dispositivo de bajo costo para la captura automatizada de imágenes de viñedos, generando con esto una base de datos con imágenes anotadas para su posterior procesamiento mediante técnicas de aprendizaje automático. En la segunda línea se evaluaron diferentes métodos a fin de obtener una herramienta capaz de detectar racimos de uvas, con el fin último de predecir el rendimiento de los viñedos. La tercera línea de trabajo creó una red de investigadores de la biología vegetal e inteligencia artificial, con el fin de impulsar el desarrollo de la vitivinicultura digital en nuestra región. Para esto también se llevaron a cabo actividades de difusión dirigidas a investigadores, estudiantes y productores sobre los beneficios que conlleva la incorporación de este tipo de herramienta. El prototipo desarrollado podrá transformarse en un producto comercial para el uso por parte de los productores, con las ventajas de un desarrollo generado en la región.
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