Aplicación de algoritmos de aprendizaje y "gemelos digitales" en la toma de decisiones en sistemas agropecuarios: el caso de la productividad forrajera del campo natural.

PARUELO, J. - TEXEIRA, M. - TOMASEL, F.

Resumen:

El campo natural es un ecosistema clave en Uruguay desde un punto de vista productivo y ambiental. La sostenibilidad ambiental, económica y social de los sistemas ganaderos basados en pastizales naturales depende de su adecuada gestión. Disponer de herramientas que anticipen la disponibilidad forrajera mejora la planificación. Este artículo presenta un enfoque innovador para la prospección de la oferta forrajera del campo natural a través de la modelización híbrida, una fusión de métodos paramétricos y aprendizaje automático, y la generación de "gemelos digitales".

Detalles Bibliográficos
2024
ÁREA DE PASTURAS Y FORRAJES - INIA.
Redes Neuronales Artificiales (RNA)
CAMPO NATURAL
PRODUCCION DE FORRAJE
Español
Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria
AINFO
https://ainfo.inia.uy/consulta/busca?b=pc&id=64528&biblioteca=vazio&busca=64528&qFacets=64528
Acceso abierto
_version_ 1856772334143143936
author PARUELO, J.
author2 TEXEIRA, M.
TOMASEL, F.
author2_role author
author
author_facet PARUELO, J.
TEXEIRA, M.
TOMASEL, F.
author_role author
bitstream.checksum.fl_str_mv 73b52b7ac0325e6454e98d4c92ce5cc5
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
bitstream.url.fl_str_mv https://redi.anii.org.uy/jspui/bitstream/20.500.12381/4665/1/sword-2025-06-23T15%3a37%3a45.original.xml
collection AINFO
dc.creator.none.fl_str_mv PARUELO, J.
TEXEIRA, M.
TOMASEL, F.
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2025-06-23T18:37:45Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2025-06-23T18:37:45Z
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2024
dc.date.updated.none.fl_str_mv 2025-06-23T18:37:45Z
dc.description.abstract.none.fl_txt_mv El campo natural es un ecosistema clave en Uruguay desde un punto de vista productivo y ambiental. La sostenibilidad ambiental, económica y social de los sistemas ganaderos basados en pastizales naturales depende de su adecuada gestión. Disponer de herramientas que anticipen la disponibilidad forrajera mejora la planificación. Este artículo presenta un enfoque innovador para la prospección de la oferta forrajera del campo natural a través de la modelización híbrida, una fusión de métodos paramétricos y aprendizaje automático, y la generación de "gemelos digitales".
dc.identifier.none.fl_str_mv https://ainfo.inia.uy/consulta/busca?b=pc&id=64528&biblioteca=vazio&busca=64528&qFacets=64528
dc.language.iso.none.fl_str_mv es
spa
dc.rights.es.fl_str_mv Acceso abierto
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.source.none.fl_str_mv reponame:AINFO
instname:Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria
instacron:Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria
dc.subject.none.fl_str_mv ÁREA DE PASTURAS Y FORRAJES - INIA.
Redes Neuronales Artificiales (RNA)
CAMPO NATURAL
PRODUCCION DE FORRAJE
dc.title.none.fl_str_mv Aplicación de algoritmos de aprendizaje y "gemelos digitales" en la toma de decisiones en sistemas agropecuarios: el caso de la productividad forrajera del campo natural.
dc.type.none.fl_str_mv ContributionToPeriodical
PublishedVersion
info:eu-repo/semantics/contributionToPeriodical
dc.type.version.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
description El campo natural es un ecosistema clave en Uruguay desde un punto de vista productivo y ambiental. La sostenibilidad ambiental, económica y social de los sistemas ganaderos basados en pastizales naturales depende de su adecuada gestión. Disponer de herramientas que anticipen la disponibilidad forrajera mejora la planificación. Este artículo presenta un enfoque innovador para la prospección de la oferta forrajera del campo natural a través de la modelización híbrida, una fusión de métodos paramétricos y aprendizaje automático, y la generación de "gemelos digitales".
eu_rights_str_mv openAccess
format contributionToPeriodical
id INIAOAI_716aafbf7ea49c47592391951eae9f87
instacron_str Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria
institution Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria
instname_str Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria
language spa
language_invalid_str_mv es
network_acronym_str INIAOAI
network_name_str AINFO
oai_identifier_str oai:redi.anii.org.uy:20.500.12381/4665
publishDate 2024
reponame_str AINFO
repository.mail.fl_str_mv lorrego@inia.org.uy
repository.name.fl_str_mv AINFO - Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria
repository_id_str
rights_invalid_str_mv Acceso abierto
spelling 2025-06-23T18:37:45Z2025-06-23T18:37:45Z20242025-06-23T18:37:45Zhttps://ainfo.inia.uy/consulta/busca?b=pc&id=64528&biblioteca=vazio&busca=64528&qFacets=64528El campo natural es un ecosistema clave en Uruguay desde un punto de vista productivo y ambiental. La sostenibilidad ambiental, económica y social de los sistemas ganaderos basados en pastizales naturales depende de su adecuada gestión. Disponer de herramientas que anticipen la disponibilidad forrajera mejora la planificación. Este artículo presenta un enfoque innovador para la prospección de la oferta forrajera del campo natural a través de la modelización híbrida, una fusión de métodos paramétricos y aprendizaje automático, y la generación de "gemelos digitales".https://hdl.handle.net/20.500.12381/4665esspainfo:eu-repo/semantics/openAccessAcceso abiertoÁREA DE PASTURAS Y FORRAJES - INIA.Redes Neuronales Artificiales (RNA)CAMPO NATURALPRODUCCION DE FORRAJEAplicación de algoritmos de aprendizaje y "gemelos digitales" en la toma de decisiones en sistemas agropecuarios: el caso de la productividad forrajera del campo natural.ContributionToPeriodicalPublishedVersioninfo:eu-repo/semantics/contributionToPeriodicalinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionreponame:AINFOinstname:Instituto Nacional de Investigación Agropecuariainstacron:Instituto Nacional de Investigación AgropecuariaPARUELO, J.TEXEIRA, M.TOMASEL, F.SWORDsword-2025-06-23T15:37:45.original.xmlOriginal SWORD entry documentapplication/octet-stream1737https://redi.anii.org.uy/jspui/bitstream/20.500.12381/4665/1/sword-2025-06-23T15%3a37%3a45.original.xml73b52b7ac0325e6454e98d4c92ce5cc5MD5120.500.12381/46652026-02-10 15:53:59.74oai:redi.anii.org.uy:20.500.12381/4665Institucionalhttps://ainfo.inia.uy/Organismo científico-tecnológicohttp://inia.uyhttps://redi.anii.org.uy/oai/requestlorrego@inia.org.uyUruguayopendoar:2026-02-10T18:53:59AINFO - Instituto Nacional de Investigación Agropecuariafalse
spellingShingle Aplicación de algoritmos de aprendizaje y "gemelos digitales" en la toma de decisiones en sistemas agropecuarios: el caso de la productividad forrajera del campo natural.
PARUELO, J.
ÁREA DE PASTURAS Y FORRAJES - INIA.
Redes Neuronales Artificiales (RNA)
CAMPO NATURAL
PRODUCCION DE FORRAJE
status_str publishedVersion
title Aplicación de algoritmos de aprendizaje y "gemelos digitales" en la toma de decisiones en sistemas agropecuarios: el caso de la productividad forrajera del campo natural.
title_full Aplicación de algoritmos de aprendizaje y "gemelos digitales" en la toma de decisiones en sistemas agropecuarios: el caso de la productividad forrajera del campo natural.
title_fullStr Aplicación de algoritmos de aprendizaje y "gemelos digitales" en la toma de decisiones en sistemas agropecuarios: el caso de la productividad forrajera del campo natural.
title_full_unstemmed Aplicación de algoritmos de aprendizaje y "gemelos digitales" en la toma de decisiones en sistemas agropecuarios: el caso de la productividad forrajera del campo natural.
title_short Aplicación de algoritmos de aprendizaje y "gemelos digitales" en la toma de decisiones en sistemas agropecuarios: el caso de la productividad forrajera del campo natural.
title_sort Aplicación de algoritmos de aprendizaje y "gemelos digitales" en la toma de decisiones en sistemas agropecuarios: el caso de la productividad forrajera del campo natural.
topic ÁREA DE PASTURAS Y FORRAJES - INIA.
Redes Neuronales Artificiales (RNA)
CAMPO NATURAL
PRODUCCION DE FORRAJE
url https://ainfo.inia.uy/consulta/busca?b=pc&id=64528&biblioteca=vazio&busca=64528&qFacets=64528

Resultados similares