Examinando por Materia "Food Safety"

Mostrando 1 - 1 de 1
  • Miniatura
    PublicaciónAcceso abierto
    Modelo de Machine Learning para la predecir la destinación de un área cultivable
    (Universidad EIA, 2024) Calle Botero, Pablo Jose; Méndez Mejía, Santiago
    RESUMEN: los suelos productivos son un recurso finito el cual cada vez más es necesario darle un manejo adecuado además de ser optimizado al máximo para lograr la seguridad alimentaria de la población. El Banano de exportación, uno de los productos estrella de Colombia, ha visto el área que se le dedica para ser cultivado crecer en los últimos años pasando de 44,953 hectáreas en 2007 a unas 49,307 hectáreas en 2017. Con un crecimiento significativo del área cultivada se esperaría que la producción experimentará un crecimiento similar, pero ese no ha sido el caso. Año tras año el rendimiento lo cual es el número de toneladas cosechadas por hectárea ha disminuido. (Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural, 2020)Si un incremento en el área cultivada no representa un incremento en la producción puede ser por que el área nueva que se está destinando no es la adecuada y sus características están afectando el cultivo. La presencia natural de diferentes micronutrientes que se encuentran en el suelo ya sea por naturaleza o el uso de fertilizantes tienen diferentes funciones que son vitales para el desarrollo y vida de las plantas. La presencia del Cobre, Manganeso, Zinc y Boro son fundamentales para el crecimiento de las plantas. (Kyrkby & Römheld, 2007) Otro elemento fundamental y esencial para todo ser vivo incluidas las plantas es el Nitrógeno ya que este hace parte de los aminoácidos que componen las proteínas requeridas por todos los organismos. (Félix Herrán, Sañudo Torres, Rojo Martínez, Martínez Ruiz, & Olalde Portugal, 2008)Para determinar la presencia de estos elementos y muchos otros es necesario realizar estudios de suelo los cuales requieren de la toma de una muestra de un punto de interés que posteriormente es llevada a un laboratorio. Este proceso es altamente efectivo, pero requiere de mucho tiempo. Estos estudios se hacen para determinar la viabilidad del cultivo. Dicha determinación es vital para aprovechar al máximo el área disponible evitando desperdicios. Una vez se tiene esta información es crucial hacer la selección del producto a destinar la tierra pues no todo producto agrícola es apto para todo tipo de suelo o ubicación. Si se tiene la información del suelo, ubicación una herramienta que permita tomar la decisión de destinación de manera rápida y ágil sería de gran ayuda para los agricultores. ¿Será posible que el desarrollo de un prototipo de una herramienta la cual permita realizar estimaciones precisas de la destinación un área cultívale por medio del uso de machine learning y una base de datos con la composición de los suelos, su ubicación geográfica y su destinación agrícola? En este trabajo con el fin de predecir la destinación agrícola de un cultivo se creo un prototipo de modelo de machine learining con un conjunto de datos de diferentes zonas de Colombia. Este conjunto de datos de preparo y luego con base a este se probaron 5 modelos diferentes para tener una muestra diferente. Se concluye que se puede predecir con exactitud la destinación agrícola de un cultivo pero que se es necesario de más herramientas, pero modelos como este ayudan a la tecnificación del agro.