Este documento describe el uso de redes neuronales para mejorar el cultivo de cacao en Venezuela. Explica que las redes neuronales pueden analizar grandes cantidades de datos, como imágenes satelitales, para generar modelos que permitan evaluar el estado de las plantaciones y determinar los requerimientos de fertilizantes y control de plagas con precisión. También presenta a Agronerds, una fundación venezolana pionera en la aplicación de redes neuronales en la agricultura, incluyendo el cultivo de cacao.

1. Redes
Neuronales
Instituto Universitario
Politécnico Santiago Mariño
Aplicacion en Venezuela
Jean Ramirez
Profesor: Ing. Jose Guzman

2. Redes Neuronales
Aplicadas al Cultivo del
Cacao en Venezuela
Realizado por los ingenieros
Ahydemar Nuñez y Luis Pernia

3. Tabla de Contenidos
02
Aplicacion Practica
en Venzuela
Teoria de
introduccion
Agronerds
01
03

4. 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.
01
Estos problemas estan
relacionados con el
aprendizaje o extracción
de conocimiento a partir
de la minería de datos.
Teoria de Introduccion

5. Los especialistas señalan
que ante un escenario de
gestion del conocimiento
donde existen grandes
volumenes de información
como lo son las imagenes
de satélites (sensores
remotos) el profesional del
agro se puede apoyar en
las técnicas de aprendizaje
automatico (Machine
Learning)
y en particular en las
redes neuronales para
la construccion de
modelos que le
permitan administrar
el territorio de una
manera rapida y con
gran precision.
01

6. Aplicacion practica en
Venezuela
Al referirnos a su aplicacion en el cacao, se indica que con estas
técnicas es posible construir modelos de conocimiento a partir de
datos de diferentes tipos y en diferentes contextos.
“Por ejemplo, en percepcion remota se pueden utilizar las
imagenes de satélite como datos para una red neuronal, la cual
puede generar un modelo que permita, de manera automatica
realizar una evaluacion de la cobertura vegetal, el estado de salud
de plantaciones, requerimientos de agua para la plantas, entre
muchas otras aplicaciones” afirma Nuñez.

7. “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 Indice de Vegetación
Normalizado (NDVI), el
cacaocultor pueda planificar con
precisión las labores de
fertilización, control de plagas y
enfermedades”, agrega Pernia.
Aplicacion practica en
Venezuela

8. Agronerds: De Venezuela
para el mundo
Una vez mas, los venezolanos destacamos en
el mundo gracias a nuesro conocimiento y
creatividad. Muestra de ello es no solo haber
puesto la mirada en este sistema, sino la
creación de una fundacion llamada Agronerds,
la cual agrupa a cientificos entregados a la
investigacion en el area agraria para el
maximo aprovechamiento de los suelos y
vegetación en pro de cosechas de altisima
calidad y productividad.

9. Agronerds: Pioneros en
Cacao a Escala Munidal
Al indagar que paises llevaban la delantera
en la aplicacion de RNA en el sector cacao,
se encontro que a la fecha no hay
experiencias registradas en este rubro con
estas técnicas.
«Nosotros en la Fundación Agronerds conjuntamente con la Facultad de
Ciencias de la Universidad Central de Venezuela llevamos un año y
medio en investigaciones para todo el sector agricola y con gran
atencion en los sistemas de plantaciones (café, cacao y caña) y
adicionalmente cultivos anuales mecanizados (arroz, maíz y sorgo).»

10. “Hoy dia la Escuela de Computacion
de la Facultad de Ciencias y la
Escuela de Postgrado de Analisis
Espacial de la Facultad de
Humanidades de la Universidad
Central de Venezuela estan
realizando serios estudios en
Inteligencia Artificial aplicada a la
Agricultura con la finalidad de crear
un mapa de uso actual de la tierra
para el Norte del Rio Orinoco con
una superficie aproximada de 50
millones de Hectareas”.

11. ¡Gracias!
Jean Ramirez
IUPSM – Barinas
Ing. En Sistemas
Electiva V