Estudio de aplicabilidad de técnicas de inteligencia artificial en el sector agropecuario

Resumen

El aprendizaje máquina es una rama de la inteligencia artificial (IA) que utiliza algoritmos para realizar tareas, sin que hayan sido programados de manera explícita. Para su funcionamiento se requiere de un proceso de entrenamiento y validación en base a ejemplos. En esta Tesis Doctoral, se propone estudiar la aplicabilidad de algunas técnicas de IA en la producción agropecuaria. El trabajo está respaldado por tres publicaciones con un importante factor de impacto JCR. Dos de ellas se refieren a una base de datos de producción avícola de huevos y la otra, a una base de datos de la industrialización de la caña de azúcar. En la producción avícola estas técnicas fueron estudiadas para la alerta temprana de problemas en la curva de producción. En cuanto a la aplicación de estas técnicas en el proceso industrial de la caña de azúcar, se optimizó los modelos de calibración de los espectros NIR para el control de calidad en una fábrica de azúcar. Se utilizó Máquinas de Soporte Vectorial y Redes de Neuronas Artificiales. La aplicación de estas técnicas tiene un alto potencial de uso en la producción agropecuaria, ya que posibilita el desarrollo de sistemas inteligentes de apoyo a las decisiones productivas