Modelos Estadísticos-Matemáticos y herramientas de Agricultura Inteligente, su aplicación en la descripción y gestión de Procesos Agrarios

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Lucía Fernández Chuairey
Elein Terry Alfonso
Dunia Pineda Medina
Neyli Chávez Millares
María Victoria Gómez Águila
Nelson Ulises Lim Chamg

Resumen

Los profesionales de las Ciencias Básicas e Informáticas del Complejo Científico Docente (UNAH-CENSA-INCA-ICA), en su rol de investigación, capacitación y liderazgo social, asumen el desarrollo de investigaciones Agrarias asociadas a la Modelación Estadístico-Matemática, Simulación de Procesos y al empleo de herramientas de Agricultura Inteligente, encaminadas a la toma de decisiones óptimas. El presente trabajo tiene como objetivo mostrar los resultados alcanzados por el grupo Multidisciplinario en estas temáticas, así como las estrategias de investigación y de formación de Master en Biomatemática (Programa acreditado de excelencia). Se muestran antecedentes y el trabajo desarrollado por más de cuarenta años, en Metodologías Estadísticas y software especializados en estudios de procesos de crecimiento animal y vegetal, en comportamientos de plagas, curvas de lactancia, mejoramiento genético, así como, en la integración de distintas fuentes de datos y métodos para la realización de consultas inteligentes en un Sistema de Información Geográfica, entre otras. Se abordan retos actuales de investigación, asociados a la selección teórica de las redes neuronales como método de inteligencia artificial a emplear para el pronóstico de la incidencia de plagas en diferentes cultivos; el empleo de herramientas de Agricultura Inteligente aplicadas a la ganadería en la Universidad-Granja-Guayabal y Modelos de Simulación de cultivos (maíz) DSSAT, entre otros temas anclados a un Proyecto del Programa Nacional de Ciencias Básicas y Biológicas (PNCB 2024-2026). Se concluye que el trabajo multidisciplinario, desde la gestión de las Ciencias Básicas e Informáticas, permiten saltos cualitativos y  hacen frente a los desafíos, retos y desarrollo de la sociedad.

Detalles del artículo

Cómo citar
Fernández Chuairey, L., Terry Alfonso, E., Pineda Medina, D., Chávez Millares, N., Gómez Águila, M. V., & Lim Chamg, N. U. (2024). Modelos Estadísticos-Matemáticos y herramientas de Agricultura Inteligente, su aplicación en la descripción y gestión de Procesos Agrarios. Revista Ciencia Universitaria, 22, https://cu-id.com/cu/v22e03. Recuperado a partir de https://revistas.unah.edu.cu/index.php/cu/article/view/2004
Sección
Artículos Originales

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