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Agricultura de precisión con IA

¿Cómo trabajamos?

Gestión agrícola más inteligente y eficaz al proporcionar una visión detallada del estado de los cultivos y del suelo. Mediante el análisis de datos recopilados por sensores y dispositivos conectados, las empresas pueden tomar decisiones informadas y oportunas en tiempo real, lo que optimiza el uso de recursos como el agua y los fertilizantes. Además, la aplicación de modelos de machine learning permite prever y prevenir enfermedades y plagas, minimizando las pérdidas de cultivos y maximizando la productividad. 

Para ejecutar estos casos de uso se puede aplicar:

N

Desarrollo de nuevo software

N

Modelos Financieros y de Riesgo

N

Automatización de Operaciones

Predicción de cosechas

Utilización de modelos de machine learning para prever el rendimiento y la calidad de las cosechas, lo que ayuda en la planificación y toma de decisiones en la comerciali

Monitoreo de Cultivos

Utilización de sensores y sistemas de teledetección para recopilar datos sobre el estado de los cultivos, incluyendo humedad del suelo, salud de las plantas y necesidades de riego.

Predicción de cosechas

Utilización de modelos de machine learning para prever el rendimiento y la calidad de las cosechas, lo que ayuda en la planificación y toma de decisiones en la comerciali

Monitoreo de Cultivos

Utilización de modelos de machine learning para prever el rendimiento y la calidad de las cosechas, lo que ayuda en la planificación y toma de decisiones en la comerciali

Conoce un Caso de éxito

Así trabajamos junto a Adecoagro

Las empresas agro-tecnológicas están recurriendo cada vez más a la ciencia de datos para tomar mejores decisiones tanto para su proceso productivo como para mejorar el alcance de su negocio.

Data Science es una disciplina que incluye técnicas estadísticas potenciadas con programación de software y algoritmos para lograr crear modelos de análisis predictivo, modelos de clasificación, modelos de clustering, de optimización de procesos, entre otros

Optimización de riego

Implementación de algoritmos de IA para determinar el momento y la cantidad óptima de riego en función de las condiciones climáticas y las necesidades de las plantas.

Control de plagas y enfermedades

Aplicación de técnicas de análisis de datos para identificar patrones que indiquen la presencia de plagas y enfermedades, permitiendo una acción rápida y dirigida.

Gestión de maquinaria agrícola

Utilización de datos de sensores para monitorear el rendimiento y mantenimiento de maquinaria agrícola, optimizando su uso y prolongando su vida útil.

Predicción climática

Uso de análisis de datos para prever condiciones climáticas y eventos extremos, ayudando a tomar decisiones preventivas y de manejo.

Optimización de riego

Implementación de algoritmos de IA para determinar el momento y la cantidad óptima de riego en función de las condiciones climáticas y las necesidades de las plantas.

Control de plagas y enfermedades

Aplicación de técnicas de análisis de datos para identificar patrones que indiquen la presencia de plagas y enfermedades, permitiendo una acción rápida y dirigida.

Gestión de maquinaria agrícola

Utilización de datos de sensores para monitorear el rendimiento y mantenimiento de maquinaria agrícola, optimizando su uso y prolongando su vida útil.

Predicción climática

Uso de análisis de datos para prever condiciones climáticas y eventos extremos, ayudando a tomar decisiones preventivas y de manejo.

Otras soluciones

Gestión de recursos hídrico

Utilización de analytics para optimizar el uso del agua y asegurar una irrigación sostenible y eficiente.

Recomendaciones de fertilizantes

Uso de IA para recomendar el tipo y cantidad de fertilizantes adecuados para maximizar el crecimiento de las plantas y minimizar el desperdicio.

Zonificación agrícola

Implementación de análisis espacial para dividir campos en zonas con características homogéneas, lo que permite una gestión diferenciada y precisa de los cultivos.

Agricultura de precisión en ganadería

Aplicación de técnicas de IA y sensores para monitorear la salud y comportamiento del ganado, mejorando la gestión de rebaños y reduciendo el estrés animal.