Inteligencia artificial y robótica aplicada a la agricultura de precisión
Curso
A Distancia
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Descripción
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Tipología
Curso
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Metodología
A distancia
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Horas lectivas
24h
En los últimos años estamos asistiendo a una digitalización de muchos sectores. La agricultura, como una actividad del sector primario, no es ajena a ese cambio. Es, especialmente relevante, el uso de las nuevas tecnologías en la agricultura tales como drones, sensores remotos, satélites, etc. Este conjunto de herramientas permite al agricultor tener una cantidad enorme de datos sobre los cultivos lo que le permitirá tomar mejores decisiones. Sin embargo, los datos por sí solos no dicen nada, es aquí en donde la inteligencia artificial (IA) y la robotización juegan un papel importante. Por un lado, la IA permite analizar el gran volumen de datos de una manera más eficiente y, por otra parte, la robotización permite realizar tareas en menos tiempo y de manera óptima con el consiguiente ahorro de tiempo y dinero. En este contexto, el curso de inteligencia artificial (IA) y robótica aplicada a la agricultura de precisión tiene como objetivo dar una visión general del estado del arte de la robótica y de la IA en la agricultura.
A tener en cuenta
Conocer el estado actual de la inteligencia artificial y la robótica en la agricultura, haciendo especial hincapié en la nueva agricultura llamada agricultura digital. Comprender los modelos de Big Data en entornos agrícolas y creación de modelos y algoritmos para la toma de decisiones automatizadas. Procesar y manejar en la nube datos láser 3D para uso terrestre o en sistemas aéreos no tripulados, así como entender el etiquetado inteligente capaz de lograr una mejora en los procesos de control y de la trazabilidad de productos agroalimentarios. Adquirir una base sólida de conocimientos de control automático y robótica que permita al participante: a) Analizar sistemas de control de bajo y medio nivel, reconociendo sus módulos fundamentales y las técnicas utilizadas para su diseño. b) Adaptarse a la evolución que sufrirá este tipo de tecnologías ya que presenta una gran perspectiva de futuro.
Estudiantes de posgrado, estudiantes de últimos semestres de pregrado, profesores universitarios y profesionales asociados o interesados en las temáticas del curso.
Contar con conexión a internet de banda ancha. Disponer de audífonos (diadema o manos libres) para aislar el ruido externo. Verificar que el equipo de cómputo no haya sido bloqueado para conexiones a herramientas de Microsoft. En caso de ser miembro de Microsoft Teams con otra cuenta, cerrar las sesiones que la involucren e ingresar con un navegador libre de caché. Conectarse a las sesiones de clase con mínimo diez minutos de antelación, de manera que verifique la conexión y realice los ajustes del caso. Disponer de materiales para tomar apuntes.
La Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito otorga certificado de asistencia a quienes participen, como mínimo, en el 90% de las actividades programadas.
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El curso se desarrollará durante ocho (8) días, dos (2) semanas, con una intensidad horaria diaria de tres (3) horas diarias, para un total de veinticuatro (24) horas de clases presenciales. Las sesiones se realizarán de manera teórica y práctica. En las primeras sesiones se explicarán los temas y luego se propondrá un ejercicio práctico para afianzar los conocimientos vistos. En las últimas sesiones llevará a cabo la práctica de laboratorio y el reporte final.El curso se desarrollará en dos módulos, con un total de 24 horas de clase en modalidad remota sincrónica.
Opiniones
Logros de este Centro
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Materias
- Programación
- Agricultura
- Robótica
- Electrónica
- Rendimiento
Programa académico
Módulo i – potencial de la inteligencia artificial en la agricultura (10 horas)
- Introducción: definición, objetivos e historia de la agricultura de precisión (ap).
- Sensores locales (monitores de rendimiento, sensores en el tractor, etc.
- Aplicaciones de la agricultura de precisión (fruticultura, jardinería, post-cosecha, cultivos protegidos, etc.).
- Visión por computador aplicada: aforo y detección fruta.
- Introducción a data science aplicada a la agricultura.
- Fundamentos de big data para agricultura.
- Machine learning para agricultura.
Módulo ii – robótica y 3d en agricultura (14 horas)
- Introducción a los vehículos inteligentes. Sistemas de percepción por imagen.
- Vehículos inteligentes para el control de malezas.
- Sensores próximos y lidar en agricultura.
- Vehículos inteligentes para la recolección automática de frutos.
- Sistemas multi-robot: las flotas en la agricultura de precisión.
- Impresión 3d y su aplicación en la agricultura.
- Fenotipado de cultivos y los vehículos autónomos.
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Inteligencia artificial y robótica aplicada a la agricultura de precisión