[ca] L'agricultura moderna depèn àmpliament de l'ús de sofisticades eines informàtiques per analitzar dades massives, tant genotípiques com fenotípiques. La selecció genòmica (SG), que consisteix en predir característiques complexes utilitzant marcadors genètics d'ampli espectre, ha estat aprofitada pels milloradors de plantes i animals, al llarg de les últimes dècades, per produir un considerable augment del guany genètic, reduint el nombre de mostres a testar al camp. Paral·lelament, la implantació de l'electrònica, els sensors, les càmeres digitals, els vehicles aeris no tripulats i l'espectrometria de masses, entre d'altres, han obert una finestra d'oportunitats en l'àmbit de la "fenómica", augmentant ràpidament la quantitat de dades disponibles. Totes les tecnologies 'òmiques' també proporcionen noves fonts d'informació, permetent no només la caracterització del mateix organisme, sinó també seva del seu metagenoma. Per tant, un dels majors reptes actuals és combinar totes aquestes dades heterogènies per transformar-les en informació valuosa que ajudi els milloradors a prendre decisions eficaces. El present treball aborda una varietat de problemes de predicció genòmica i fenómica, tots ells amb l'objectiu comú d'explorar avantatges i desavantatges de l'ús de ML en agricultura. Les dues primeres contribucions tracten de problemes de predicció genòmica, mentre que els dos capítols següents s'ocupen de la fenómica, i l'última investigació tracta de la integració de dades. Els resultats obtinguts aquí mostren com les tècniques d'aprenentatge automàtic (ML) poden potenciar l'agricultura moderna en múltiples vies. No obstant això, queda molta feina per fer i es requereixen desenvolupaments específics de ML per potenciar el guany genètic en els programes de millora.

[es] La agricultura moderna depende ampliamente del uso de sofisticadas herramientas informáticas para analizar datos masivos, tanto genotípicos como fenotípicos. La selección genómica (SG), que consiste en predecir rasgos complejos utilizando marcadores genéticos de amplio espectro, ha sido aprovechada por los mejoradores de plantas y animales a lo largo de las últimas décadas, para producir un considerable aumento de la ganancia genética, reduciendo el número de muestras a testear en el campo. Paralelamente, la implantación de la electrónica, los sensores, las cámaras digitales, los vehículos aéreos no tripulados y la espectrometría de masas, entre otros, han abierto una ventana de oportunidades en el ámbito de la "fenómica", aumentando rápidamente la cantidad de datos disponibles. Todas las tecnologías 'ómicas' también proporcionan nuevas fuentes de información, permitiendo no sólo la caracterización del propio organismo, sino también de su metagenoma. Por lo tanto, uno de los mayores desafíos actuales es combinar todos estos datos heterogéneos para transformarlos en información valiosa que ayude a los mejoradores a tomar decisiones eficaces. El presente trabajo aborda una variedad de problemas de predicción genómica y fenómica, todos ellos con el objetivo común de explorar ventajas y desventajas del uso de ML en agricultura. Las dos primeras contribuciones tratan de problemas de predicción genómica, mientras que los dos capítulos siguientes se ocupan de la fenómica, y la última investigación trata de la integración de datos. Los resultados obtenidos aquí muestran cómo las técnicas de aprendizaje automático (ML) pueden potenciar la agricultura moderna en múltiples vías. Sin embargo, queda mucho trabajo por hacer y se requieren desarrollos específicos de ML para potenciar la ganancia genética en los programas de mejora.