Un ingeniero civil de la universidad Nacional, creó un sistema con inteligencia artificial para ubicar áreas productivas para el sector agrícola. El sistema de Información para la Planificación Agropecuaria, SIPRA, junto con la Agencia Espacial Europea ayudaron a alimentar este que predice en pocos segundos, zonas aptas para prácticas agrícola.
El sistema del joven colombiano detectó áreas productivas en Barichara y El Socorro, Santander
“Dando así la identificación de zonas agrícolas con imágenes satelitales. Cada imagen se le determinaba cada porcentaje de área agrícola, había dentro de esta y se determinaba una etiqueta«, según Sebastián Álvarez quien es el creador de este proyecto
Este modelo compara información arrojada por satélites con un 85% de precisión diferenciando zonas agrícolas y terrenos no productivos
06:08 FT Sebastián Álvarez, creador de sistema IA para cultivos. Entidades regionales y municipales determinaron cuáles son las zonas que pueden ser usadas, excluyendo parques y páramos y dado esta información se entrena el modelo. Dada la calidad de la información es que el modelo puede dar buenos resultados”
A través de estos modelos entrenados desde cero con computación cuántica puede contribuir a la eficiencia de zonas agrícolas, ahorrando tiempo con respecto al proceso tradicional. Se podría desarrollar modelos que ya pueden identificar tipo de cultivos, agrícolas de tierra o pesca y así el campesino puede saber dónde está ubicada y que quiera comprar una tierra, sepa para qué va ser apta”
Con este tipo de adaptaciones de Inteligencia Artificial en el campo podrán identificarse áreas productivas del país hasta hoy desconocidas
