Agricultura de precisión con IA
¿Cómo trabajamos?
Para ejecutar estos casos de uso se puede aplicar:
Desarrollo de nuevo software
Modelos Financieros y de Riesgo
Automatización de Operaciones
Predicción de cosechas
Monitoreo de Cultivos
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.