Resumen del desafío
Los agricultores a menudo encuentran obstáculos para acceder a información integral que les permita abordar cuestiones de producción como el manejo de plagas, el control de enfermedades y las prácticas agronómicas óptimas. Las herramientas y plataformas de apoyo a la toma de decisiones existentes adolecen de conjuntos de datos incompletos, lo que limita su eficacia para los usuarios finales. El desafío es aprovechar la inteligencia artificial (IA) para recopilar, organizar y fusionar sistemáticamente conjuntos de datos dispersos que contengan información pertinente sobre plagas, enfermedades, manuales de capacitación y otras publicaciones cruciales para las prácticas agronómicas. Al aprovechar los algoritmos de IA para la integración y el análisis de datos, el objetivo es mejorar la accesibilidad y usabilidad de los sistemas existentes para el apoyo a las decisiones. Esto permitirá que los desarrolladores de aplicaciones y plataformas ofrezcan a los agricultores recomendaciones oportunas y específicas a los contextos, mejorando su capacidad para tomar decisiones informadas.
- Utilizar algoritmos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para extraer, estandarizar y categorizar información de diversas fuentes, incluyendo conjuntos de datos existentes, artículos de investigación, manuales de capacitación y publicaciones en línea, para crear un conjunto de datos unificado.
- Aplicar técnicas de aprendizaje automático para identificar y resolver inconsistencias o datos faltantes dentro del conjunto de datos, asegurando su integridad y precisión.
- Emplear técnicas de análisis semántico para identificar relaciones y conexiones dentro del conjunto de datos, permitiendo la creación de un gráfico de conocimiento que represente conceptos, prácticas y recomendaciones agronómicas.
- Desarrollar algoritmos para inferir conocimientos e ideas implícitos a partir del conjunto de datos, permitiendo que las aplicaciones y/o plataformas existentes proporcionen recomendaciones contextualmente relevantes a los agricultores en función de sus consultas y contextos agrícolas específicos.
- Construir sistemas de recomendación impulsados por modelos de aprendizaje automático que han sido capacitados por medio de datos agronómicos históricos, comentarios de los agricultores y factores ambientales para brindar recomendaciones personalizadas a los agricultores, vinculándolos con aplicaciones y plataformas existentes.
- Implementar algoritmos de aprendizaje por refuerzo para mejorar continuamente la precisión y efectividad de las recomendaciones basadas en las interacciones de los usuarios y los ciclos de retroalimentación.
Mejorar la toma de decisiones por parte de los agricultores a través de un mejor acceso a información agronómica integral tiene un potencial significativo para la conservación de la biodiversidad, la adaptación y resiliencia al clima, y la inclusión de los jóvenes y el género en la agricultura. Dotar a los agricultores de conocimientos y herramientas para tomar decisiones informadas puede promover prácticas agrícolas sostenibles, preservando la biodiversidad y la salud de los ecosistemas. Además, empoderar a los agricultores para que se adapten al cambio climático y creen resiliencia en sus sistemas agrícolas puede mitigar los impactos de los fenómenos meteorológicos extremos y garantizar la seguridad alimentaria para las generaciones futuras. Además, promover el acceso inclusivo a la información agronómica y a las herramientas de apoyo a las decisiones puede empoderar a los jóvenes y a las agricultoras para que participen activamente en la innovación y el emprendimiento agrícolas, fomentando el empoderamiento económico y la equidad social en las comunidades rurales.
La consolidación de datos agronómicos dispersos en conjuntos de datos unificados impulsados por la IA tiene el potencial de revolucionar la toma de decisiones agrícolas. Al aprovechar técnicas avanzadas de análisis e integración de datos, la solución:
- Mejora la precisión de los modelos de predicción, permitiendo a los agricultores anticipar y mitigar los riesgos de producción de manera efectiva.
- Hace que los conjuntos de datos unificados permitan que las aplicaciones y plataformas de decisiones agronómicas existentes agilicen el acceso a la información agronómica, proporcionando a los agricultores un recurso integral para recomendaciones en tiempo real adaptadas a sus necesidades específicas
Heidy Gamarra
Investigador Asociado
Henry Juarez
Oficial de Sistemas y Gestión de Datos
Willmer Perez
Científico asociado