Este documento propone usar redes neuronales para mejorar la agricultura en Venezuela. Explica que las redes neuronales pueden aprender de grandes cantidades de datos como imágenes de satélite para construir modelos que ayuden a los agricultores a tomar mejores decisiones. Estos modelos podrían evaluar automáticamente la cobertura vegetal, la salud de las plantaciones y los requerimientos de agua, permitiendo a los agricultores planificar con precisión las fertilizaciones, controles de plagas y enfermedades.

1. REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA EDUCACIÓN
UNIVERSITARIA
INSTITUTO UNIVERSITARIO POLICTENICO
SANTIAGO MARIÑO
EXTENSIÓN MATURIN
USO DE REDES NEURONALES PARA MEJORAR LA PARTE AGRICOLA DE
VENEZUELA
DOCENTE: AUTOR:
JOSE GUZMAN. 29.827.878 GUEVARA, FÉLIX.
ING. SISTEMAS.
MATURÍN, JUNIO 2021

2. LAS REDES NEURONALES
Las redes neuronales son paradigmas de la Inteligencia Artificial que tratan de
emular la estructura y funcionamiento del sistema nervioso, con el fin de
alcanzar una funcionalidad similar en la resolución de problemas. Estos
problemas están relacionados con el aprendizaje o extracción de conocimiento
a partir de la minería de datos.

3. PLANTEAMIENTO
La agricultura moderna enfrenta enormes desafíos con una gran cantidad de
actores que deben mantener una relación cada vez más compleja entre factores
ecológicos y políticos globales para garantizar la supervivencia económica y
producción sostenible. Estos desafíos requieren constantemente de la
producción de herramientas que minimicen la incertidumbre en la toma de
decisiones agrícola.

4. Los especialistas señalan que ante un escenario de gestión del conocimiento
donde existen grandes volúmenes de información como lo son las imágenes de
satélites (sensores remotos) el profesional del agro se puede apoyar en las
técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning) y en particular en las
redes neuronales para la construcción de modelos que le permitan administrar
el territorio de una manera rápida y con gran precisión.
Entonces para llevar acabo una mejora en el sector agrícola de Venezuela se
puede:

5. CONSTRUIR MODELOS DE
CONOCIMIENTO
A partir de datos de diferentes tipos y en diferentes contextos. Por ejemplo, en
percepción remota se pueden utilizar las imágenes de satélite como datos para
una red neuronal, la cual puede generar un modelo que permita, de manera
automática realizar una evaluación de la cobertura vegetal, el estado de salud
de plantaciones, requerimientos de agua para la plantas, entre muchas otras
aplicaciones.
Esto permite que al contar con información de primera mano como lo es el
estado de salud de la planta expresado con un indicador llamado Índice de
Vegetación Normalizado (NDVI), el agricultor pueda planificar con precisión
las labores de fertilización, control de plagas y enfermedades

7. ¡GRACIAS!