Resumen del desafío
El desafío busca predecir los sistemas de rotación de cultivos más adecuados para integrar la papa en los paisajes agrícolas existentes, con especial atención en India o Bangladesh. Al aprovechar los datos sobre el rendimiento de los cultivos y los requisitos agronómicos (suelo, clima, rendimiento, distribución de cultivos, modelos de papa, etc.), los equipos desarrollarán modelos predictivos impulsados por la IA para identificar esquemas óptimos de rotación de cultivos que mejoren los rendimientos, reduzcan los insumos y minimicen las emisiones de carbono.
- Se puede emplear algoritmos de la IA para recolectar e integrar diversos conjuntos de datos de fuentes públicas, incluidos datos sobre rendimiento de cultivos, características del suelo, información climática y requisitos agronómicos de diversos cultivos.
- Las técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) extraerán información relevante de artículos de investigación, publicaciones agrícolas y bases de datos en línea, lo que permitirá agregar los conjuntos de datos integrales necesarios para la modelización predictiva.
- Los modelos de aprendizaje automático, como los árboles de decisión, los bosques aleatorios y las redes neuronales, se pueden entrenar por medio de conjuntos de datos integrados para predecir sistemas óptimos de rotación de cultivos. Estos modelos analizarán los datos históricos referentes al rendimiento de los cultivos, las variaciones de rendimiento y las prácticas agronómicas para identificar patrones y relaciones que den forma a la selección de rotaciones de cultivos adecuadas para la integración de la papa.
- Las herramientas de análisis de escenarios impulsadas por la IA pueden permitir la exploración de diferentes escenarios de rotación de cultivos en diferentes condiciones agroecológicas, los niveles de insumos y los escenarios climáticos.
- Se utilizará algoritmos de optimización, como los algoritmos genéticos o el recocido simulado, para identificar los esquemas de rotación de cultivos más eficientes y sostenibles que maximicen los rendimientos, minimicen los insumos y reduzcan las emisiones de carbono.
La implementación de sistemas óptimos de rotación de cultivos para modelos predictivos de integración de la papa mejora significativamente la adaptación al clima y la resiliencia en los sistemas agrícolas de India y Bangladesh. Las rotaciones de cultivos diversificadas fomentan la salud del suelo, reducen la presión de las plagas y mejoran la gestión del agua y los nutrientes, mitigando los impactos del cambio climático. Las rotaciones de cultivos sostenibles también contribuyen a secuestrar carbono, conservar el suelo y mejorar los servicios ecosistémicos, lo que hace que los sistemas agrícolas sean más resilientes a los fenómenos meteorológicos extremos y a la variabilidad climática. La promoción de prácticas agrícolas resilientes al clima apoya la sostenibilidad a largo plazo de las comunidades agrícolas, garantizando su capacidad para adaptarse y prosperar frente a condiciones ambientales cambiantes.
La implementación de sistemas óptimos de rotación de cultivos para modelos predictivos de integración de la papa mejora significativamente la adaptación al clima y la resiliencia en los sistemas agrícolas de India y Bangladesh. Las rotaciones de cultivos diversificadas fomentan la salud del suelo, reducen la presión de las plagas y mejoran la gestión del agua y los nutrientes, mitigando los impactos del cambio climático. Las rotaciones de cultivos sostenibles también contribuyen a secuestrar carbono, conservar el suelo y mejorar los servicios ecosistémicos, lo que hace que los sistemas agrícolas sean más resilientes a los fenómenos meteorológicos extremos y a la variabilidad climática. La promoción de prácticas agrícolas resilientes al clima apoya la sostenibilidad a largo plazo de las comunidades agrícolas, garantizando su capacidad para adaptarse y prosperar frente a condiciones ambientales cambiantes.
