Segundo Boletín Sectorial: inteligencia artificial
La inteligencia artificial (IA) está emergiendo como un pilar fundamental en la modernización del sector agropecuario, proporcionando soluciones innovadoras para enfrentar los desafíos asociados a la producción agrícola y pecuaria. A través de herramientas como el aprendizaje automático, el procesam...
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| Other Authors: | |
| Format: | Boletín divulgativo |
| Language: | Español |
| Published: |
Corporación colombiana de investigación agropecuaria - AGROSAVIA
2025
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| Subjects: | |
| Online Access: | http://hdl.handle.net/20.500.12324/40939 https://doi.org/10.21930/agrosavia.boletin.2025.4 |
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|---|---|
| author | Ovalle Másmela, Juan Camilo Gómez Contreras, Luz Mery Acevedo Silva, William Fabian Vargas García, César Augusto Uribe Galvis, Claudia Patricia |
| author2 | Ovalle, Juan Camilo |
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| author_sort | Ovalle Másmela, Juan Camilo |
| collection | Repositorio AGROSAVIA |
| description | La inteligencia artificial (IA) está emergiendo como un pilar fundamental en la modernización del sector agropecuario, proporcionando soluciones innovadoras para enfrentar los desafíos asociados a la producción agrícola y pecuaria. A través de herramientas como el aprendizaje automático, el procesamiento de imágenes satelitales y los sistemas expertos, la IA permite optimizar la toma de decisiones en tiempo real, mejorar la eficiencia de los recursos y reducir el impacto ambiental de las actividades agropecuarias (Kamilaris & Prenafeta-Boldú, 2018). En un contexto de creciente demanda de alimentos y presión por la sostenibilidad, estas tecnologías ofrecen una oportunidad sin precedentes para transformar el agro en un sector más productivo y resiliente. |
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| institution | Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria |
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| publisher | Corporación colombiana de investigación agropecuaria - AGROSAVIA |
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| spelling | RepoAGROSAVIA409392025-09-15T16:03:28Z Segundo Boletín Sectorial: inteligencia artificial Ovalle Másmela, Juan Camilo Gómez Contreras, Luz Mery Acevedo Silva, William Fabian Vargas García, César Augusto Uribe Galvis, Claudia Patricia Ovalle, Juan Camilo Extensión - C20 Agricultura Tecnología apropiada Sostenibilidad Innovación Inteligencia artificial Transversal http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_203 http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_544 http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_33560 http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_27560 http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_27064 La inteligencia artificial (IA) está emergiendo como un pilar fundamental en la modernización del sector agropecuario, proporcionando soluciones innovadoras para enfrentar los desafíos asociados a la producción agrícola y pecuaria. A través de herramientas como el aprendizaje automático, el procesamiento de imágenes satelitales y los sistemas expertos, la IA permite optimizar la toma de decisiones en tiempo real, mejorar la eficiencia de los recursos y reducir el impacto ambiental de las actividades agropecuarias (Kamilaris & Prenafeta-Boldú, 2018). En un contexto de creciente demanda de alimentos y presión por la sostenibilidad, estas tecnologías ofrecen una oportunidad sin precedentes para transformar el agro en un sector más productivo y resiliente. Observatorio de Ciencia, Tecnología e Innovación - OCTIAGRO 2025-05-21T19:46:50Z 2025-05-21T19:46:50Z 2025-06 2025 Boletín divulgativo http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 http://hdl.handle.net/20.500.12324/40939 https://doi.org/10.21930/agrosavia.boletin.2025.4 reponame:Biblioteca Digital Agropecuaria de Colombia instname:Corporación colombiana de investigación agropecuaria AGROSAVIA spa Serie Pensamientos del Agro https://youtu.be/DhZo2K_mBAM AGROSAVIA. (s.f.). Biblioteca Agropecuaria de Colombia. Recuperado de https://www.agrosavia.co/biblioteca Bal, et al. (2023). Uso de modelos en la estimación de temperaturas horarias en India. Journal of Agricultural Research, 45(2), 109-122. Cárdenas Solano, L. J., & Contreras Pedraza, C. A. (2023). Vigilancia científica sobre procesos de gestión de información agroclimática. Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria (AGROSAVIA). https://doi.org/10.21930/agrosavia.vigilanciacientifica.2023.1 Chen, et al. (2023). Modelos de predicción de humedad del suelo mediante algoritmos de aprendizaje automático en China. Agricultural Water Management, 241, 106362. Colantoni, et al. (2016). Modelado de biomasa en Italia utilizando SIG. Renewable Energy, 85, 151-159. Dasgupta, et al. (2023b). Biofortificación agronómica y modelado de nutrientes en el suelo. Field Crops Research, 267, 108200. Garnier, et al. (2014). Gestión de nitratos y sostenibilidad en cuencas hidrográficas. Environmental Science & Policy, 38, 72-82. Jha, K., Doshi, A., Patel, P., & Shah, M. (2019). A comprehensive review on automation in agriculture using artificial intelligence. Artificial Intelligence in Agriculture, 2, 1-12. Kamilaris, A., & Prenafeta-Boldú, F. X. (2018). Deep learning in agriculture: A survey. Computers and Electronics in Agriculture, 147, 70-90. Linkata. (s.f.). Red de extensionistas y asistentes técnicos Colombia. Recuperado de https://linkata.co/ Mohammadi Kashka, et al. (2023a). Evaluación de impactos ambientales en cultivos de soja utilizando IA. Computers and Electronics in Agriculture, 208, 107798. Naveed, et al. (2023). Teledetección y monitoreo de cultivos en la cuenca del Indo. Remote Sensing of Environment, 268, 112764. Ovalle, J. C., Romero, F., & Uribe, C. (2023). Tecnologías emergentes para el agro y su aplicación en Colombia. Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria (AGROSAVIA). https://doi.org/10.21930/agrosavia.estudiodevigilancia.2023.2 Saggi, et al. (2022). Modelos de aprendizaje supervisado para la estimación de evapotranspiración. Environmental Modelling & Software, 98, 53-65. Wolfert, S., Ge, L., Verdouw, C., & Bogaardt, M. J. (2017). Big Data in Smart Farming–A review. Agricultural Systems, 153, 69-80. Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ 23 páginas application/pdf application/pdf C.I Tibaitatá Colombia Corporación colombiana de investigación agropecuaria - AGROSAVIA Mosquera (Colombia) Boletín Sectorial; (2021): Boletín Sectorial (Jun.);p. 1 - 23. |
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