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.
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”.
| 2024 | |
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Agencia Nacional de Investigación e Innovación Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria |
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Productividad forrajera Sensores remotos Ciencias Agrícolas Otras Ciencias Agrícolas |
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| Español | |
| Agencia Nacional de Investigación e Innovación | |
| REDI | |
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https://hdl.handle.net/20.500.12381/3717
http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/17545/1/Revista-INIA-76-Marzo-2024-18.pdf |
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| Acceso abierto | |
| Reconocimiento 4.0 Internacional. (CC BY) |
