Inteligencia artificial para la estimación de producción agrícola en invernadero
Inteligencia artificial para la estimación de producción agrícola en invernadero
Se puede considerar que la agricultura está atravesando una cuarta revolución influenciada principalmente por los avances en las tecnologías de la información y la comunicación y la inteligencia artificial, que ha llevado y evoluc...
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Información proyecto CPP2021-008949
Líder del proyecto
ANECOOP
No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.
TRL
4-5
| 354K€
Presupuesto del proyecto
50K€
Fecha límite de participación
Sin fecha límite de participación.
Descripción del proyecto
Se puede considerar que la agricultura está atravesando una cuarta revolución influenciada principalmente por los avances en las tecnologías de la información y la comunicación y la inteligencia artificial, que ha llevado y evolucionado hacia el concepto de Agricultura 4.0. A modo de ejemplo, se han utilizado técnicas de inteligencia artificial, incluido el aprendizaje automático, para generar predicciones para la aplicación precisa y automatizada de agua, clima, energía, riesgos de plagas y producción. Las tecnologías existentes comunes en otras industrias se han aplicado a la agricultura, como la detección remota, Internet de las cosas (IoT) y plataformas robóticas, lo que lleva al concepto de "agricultura inteligente".El principal desafío de la inteligencia artificial es resolver las tareas que pueden realizar los humanos pero que hoy en día son difíciles de implementar debido a las limitaciones computacionales. Para hacerlo, los sistemas de inteligencia artificial han podido adquirir su conocimiento y generar patrones de datos sin procesar, un proceso conocido como aprendizaje automático. El aprendizaje automático permite que los sistemas inteligentes actúen sin estar programados explícitamente mediante el desarrollo de algoritmos para reconocer patrones en los datos y hacer predicciones basadas en ellos.El objetivo general del proyecto es desarrollar un método integrado con capacidades mejoradas de aprendizaje profundo para identificar, clasificar y contar instancias relacionadas con el rendimiento con el objetivo final de estimar la producción y sus etapas directamente en condiciones de campo y, por lo tanto, desarrollar con precisión modelos de producción precisos y Pronosticar las capacidades de producción.