| dc.contributor | Karymy Andrea Negrete Zapata | |
| dc.contributor | Oquean S. A. | |
| dc.date | 2017-10-31 | |
| dc.date | 2021-07-30T09:15:36Z | |
| dc.date.accessioned | 2022-12-28T04:43:54Z | |
| dc.date.available | 2022-12-28T04:43:54Z | |
| dc.identifier | 17VIP-87861 | |
| dc.identifier | 2017-87861-INNOVA_PRODUCCION | |
| dc.identifier | http://repositoriodigital.corfo.cl:80/xmlui/handle/11373/366338 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/5874441 | |
| dc.description | Desarrollo de Algoritmos de Machine Learning para la Integración de Datos Agrícolas y Predicción de Comportamiento de Botritys en Cultivos y Establecer un Vínculo con la Empresa Proveedora de Conocimiento R2b Catalyst Quién Realizará el Desarrollo del Modelo en este Proyecto. | |
| dc.description | El Servicio Prestado por R2b Consiste en Desarrollar un Modelo Predictivo para el Comportamiento de Botrytis a Partir del Desarrollo de Algoritmos de Predicción. El Servicio a Contratar Tiene Definidos Dos Objetivos Específicos los que se Determinaron en Conjunto con el Proveedor Experto. Estos Objetivos Son: 1. - Búsqueda y Formato de Bases de Datos de Indicadores Agrícolas Relevantes. 2. - Desarrollo de Sistema de Predicción de Aparición y Comportamiento de Botrytis en Base a Condiciones Climáticas Mediciones del Suelo y Agua. El Plan de Actividades para la Ejecución del Proyecto se Desglosa Según los Objetivos Específicos como se Detalla a Continuación: 1. 1 Búsqueda y Obtención de Bases de Datos Existentes: se Espera que Esta Actividad Nos Permita Adquirir la Información Real del Monitoreo de Indicadores Agrícolas Relevantes Tales como Temperatura Ph Salinidad del Terreno Disponibilidad del Recurso Hídrico Temperatura Ambiental entre Otros. Estos Datos Serán Utilizados para Generar Posteriormente el Modelo de Predicción. 1. 2 Extracción de Datos y Almacenamiento en Base de Datos Sql: a Partir de las Bases de Datos Adquiridas se Procederá a la Extracción de los Datos Obtenidos y al Almacenamiento de Estos en un Base de Datos Sql lo cual Permitirá Unificar los Datos bajo un Formato Único y Compatible con los Lenguajes de Programación que se Utilizaran para el Desarrollo del Modelo Predictivo. 2. 1 Diseño de Modelo de Comportamiento de Botrytis: se Desarrollará un Modelo de Machine Learning que Permita Evaluar el Comportamiento de Botrytis en Función a los Diferentes Parámetros que Influyen en su Desarrollo y Aparición de Manera Tal de Construir un Sistema en que Permita Predecir la Aparición y Comportamiento de Esta Plaga en Función de Indicadores Reales y que Puedan Ir Variando en Tiempo Real. 2. 2 Evaluación e Iteración del Modelo Desarrollado Integrando Datos Obtenidos: se Evaluará el Modelo Generado en Función de Incorporar Datos Reales Obtenidos de las Bases de Datos Adquiridas en la Primera Actividad del Proyecto y Evaluando su Funcionamiento Según los Resultados del Parámetro Predictivo. Se Espera que nuestro Modelo Funcione con un 70% de Asertividad en las Indicaciones Entregadas. En Conjunto los Resultados Generados por este Servicio Permitirán Generar un Modelo Predictivo para la Aparición de Botrytis Integrando Datos de Indicadores Agrícolas Relevantes. | |
| dc.description | Corporación de Fomento de la Producción | |
| dc.title | Desarrollo de un Modelo de Predicción de Comportamiento de Botrytis a Partir de Datos de Indicadores Agricolas Relevantes | |
| dc.type | proyecto | |
