Marco de agricultura inteligente habilitado por IA para el cultivo sostenible de dátiles en regiones áridas...

Área de la Ciencia:

• Ciencia Agrícola
• Ciencia de la Computación
• Ciencia Ambiental

Sus antecedentes:

• Las regiones áridas enfrentan importantes desafíos agrícolas, incluida la escasez de agua y las altas temperaturas.
• Los métodos de cultivo tradicionales en estas áreas a menudo son ineficientes e insostenibles.
• El cultivo de dátiles es vital pero enfrenta obstáculos en entornos áridos.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un marco de agricultura inteligente habilitado por IA para optimizar el cultivo de dátiles.
• Integrar el aprendizaje automático (AM) y el Internet de las cosas (IoT) para mejorar la gestión de cultivos.
• Mejorar la eficiencia del uso del agua y el diagnóstico predictivo en el cultivo de dátiles.

Principales métodos:

• Se creó un conjunto de datos multimodal que incluye datos biométricos, ambientales y de estado de salud.
• Se entrenaron y optimizaron cuatro algoritmos de AM (Random Forest, GBM, ANN, SVM).
• Se utilizó la búsqueda en cuadrícula con validación cruzada de cinco pliegues para la optimización del modelo.

Principales resultados:

• El modelo Random Forest logró la mayor precisión (95,3 %) en la clasificación de la salud de las palmeras.
• La humedad del suelo, la humedad, el diámetro del tronco y el número de hojas se identificaron como características predictivas clave.
• El marco IA-IoT demostró ser robusto para datos agrícolas heterogéneos.

Conclusiones:

• El marco IA-IoT proporciona monitoreo en tiempo real y soporte de decisiones automatizado para la agricultura sostenible.
• Esta tecnología apoya las prácticas agrícolas eficientes en el uso de recursos alineadas con los objetivos de desarrollo nacional.
• El cultivo optimizado de dátiles mediante IA contribuye a la seguridad alimentaria en las regiones áridas.