Estudio de aplicabilidad de tecnicas de inteligencia artificial en el sector agropecuario
Year: 2018

espanolEl aprendizaje maquina es una rama de la inteligencia artificial (IA) que utiliza algoritmos para realizar tareas, sin que hayan sido programados de manera explicita. Para su funcionamiento se requiere de un proceso de entrenamiento y validacion en base a ejemplos. En esta Tesis Doctoral, se propone estudiar la aplicabilidad de algunas tecnicas de IA en la produccion agropecuaria. El trabajo esta respaldado por tres publicaciones con un importante factor de impacto JCR. Dos de ellas se refieren a una base de datos de produccion avicola de huevos y la otra, a una base de datos de la industrializacion de la cana de azucar. En la produccion avicola estas tecnicas fueron estudiadas para la alerta temprana de problemas en la curva de produccion. En cuanto a la aplicacion de estas tecnicas en el proceso industrial de la cana de azucar, se optimizo los modelos de calibracion de los espectros NIR para el control de calidad en una fabrica de azucar. Se utilizo Maquinas de Soporte Vectorial y Redes de Neuronas Artificiales. La aplicacion de estas tecnicas tiene un alto potencial de uso en la produccion agropecuaria, ya que posibilita el desarrollo de sistemas inteligentes de apoyo a las decisiones productivas EnglishMachine learning is a branch of artificial intelligence that uses algorithms to perform tasks, without having been programmed explicitly. For its operation requires a process of training and validation based on examples. In this thesis the application of artificial intelligence techniques in agricultural production is studied. As main result of the thesis, three articles has been published in journals with important JCR impact factors. Two of them refer to a database of poultry production of eggs and the other to a database of the industrialization of sugar cane. In poultry production these techniques were studied for the early warning of problems in the production curve. For the application of these techniques in the industrial process of sugarcane, the calibration models of the NIR spectra for the quality control in a sugar factory were optimized. In this work were used Support Vector Machines and Artificial Neural Networks. The application of these techniques has a high potential of use in the agricultural production, since it opens up the development of intelligent systems to support productive decisions. galegoO aprendizaje maquina e unha rama da intelixencia artificial (IA) que utiliza algoritmos para realizar tarefas, sen que se tena programado explicitamente. Para o seu funcionamento require un proceso de formacion e validacion baseado en exemplos. Nesta tese proponse estudar a aplicabilidade dalgunhas tecnicas de IA na producion agricola. A tese e apoiada por tres publicacions cun importante factor de impacto JCR. Dous deles fan referencia a unha base de datos de producion de aves de ovos e outra a unha base de datos sobre a industrializacion da cana de azucre. Na producion avicola estas tecnicas foron estudadas para a alerta precoz dos problemas na curva de producion. En canto a aplicacion destas tecnicas no proceso industrial de cana de azucre, optimizaronse os modelos de calibracion dos espectros NIR para o control de calidade nunha fabrica de azucre. Usaronse maquinas de soporte vectorial e redes neuronais artificiais. A aplicacion destas tecnicas ten un alto potencial de uso na producion agricola, xa que posibilita o desenvolvemento de sistemas intelixentes de apoio as decisions produtivas.