San Tonino SA. Angelo Calcaterra

Deep Learning

La emblemática herramienta Deep Learning como futuro posible para el manejo de los cultivos de papa

El experto productor papero Angelo Calcaterra nos acompaña a profundizar en los detalles de esta fascinante herramienta inteligente para aplicar a los cultivos y mejorar los niveles de rentabilidad en la papa

Angelo Calcaterra se refirió al gran avance de la herramienta Deep Learning como un hito en el desarrollo y manejo del cultivo de papa en la región americana. “La aparición de esta inteligencia artificial sirvió para desarrollar un potente modelo de estimación del número de tallos, lo que se puede usar para construir mapas minuto a minuto con la densidad exacta de la población de tallos de un lote determinado en un momento determinado“.

De esta forma, la útil y valiosa herramienta está orientada a facilitar la mayor parte de las determinaciones en cuanto al manejo del campo. De tal manera que las zonas con más número de tubérculos puedan tratarse distinto y tener más tiempo para aumentar el tamaño de los mismos. Así mismo, poder potenciar su volumen y saber que en la zona de menos tubérculos, que puedan ser más grandes, se puedan cosechar primero.

“Los modelos probados muestran que donde hay más tallo por metro cuadrado habrá un número mayor de papas y a un costo del tamaño promedio de tubérculos. Por ello los productores que están familiarizados con esta información pueden relacionar fácilmente la población de tallos con el rendimiento de sus papas, la distribución de donde estarán los más grandes y los tubérculos más chicos y decidir así acerca del rendimiento de sus campos, que ahora pueden predecir“, cuenta Angelo Calcaterra acerca de cómo cambia tener o no tener este tipo de herramientas o recursos tencològicos, tan vitales para el agricultor.

Los tiempos de cosecha se modifican y gestionan de forma mucho más eficiente.

“La principal diferencia con otros recursos es que esta herramienta representa la capacidad de medir las variaciones dentro del terreno y proporcionar datos concretos para delinear las zonas de manejo en la agricultura de precisión“, especifica Angelo Calcaterra.

El especialista cuenta que el nuevo recurso fue probado en distintos cultivos de papa en Estados Unidos Y los resultados son prometedores.

“Esta inteligencia artificial hará que la agricultura de precisión sea más fácil y los resultados más cercanos a los deseos de cualquier productor, porque la información que obtiene está directamente vinculada a las determinaciones que ya que tomar sobre la aplicación de riego, pesticidas, herbicidas y tiempos de desecación y cosecha“, resumen Angelo Calcaterra con sincero entusiasmo.

Además, como parte de este desarrollo se ha estado mapeando el rendimiento de los cultivos de tubérculos en varios lotes a la vez para evaluar comparativamente los distintos fertilizantes: nitrógeno, azufre, fósforo y las distancias en los rendimientos también son datos que tienen especial valor para las planificaciones a futuro.

Angelo Calcaterra detalla que las muestras del suelo que se tomaron y la evidencia de nutrición, fertilización en exceso o falta se asoció al resultado de cada cultivo para poder sacar conclusiones acerca de este análisis.

Según el experto, ciencia y campo se unen como nunca con la tecnología para obtener cultivos de jerarquía que serán valorados en otros continentes a futuro.

Impresionante ¿Verdad?

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