VÍDEO | 'Deep Learning' aplicado al riego para predecir necesidades de agua y energía en agricultura
Escrito por UCCiInvestigadores del grupo de Hidráulica y Riegos de la Unidad de Excelencia ‘María de Maeztu’ del Departamento de Agronomía de la Universidad de Córdoba (DAUCO) han desarrollado modelos de predicción que permitirían a las comunidades de regantes tener una estimación rigurosa de la cantidad de agua que necesitarán los agricultores para satisfacer las necesidades de sus cultivos. Para ello, han aplicado al ámbito del riego de precisión la revolucionaria arquitectura de ‘deep learning’ Transformer.
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Escrito por UCC+iUn proyecto financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades profundiza en el estado de los bosques de Quercus y crea una base de datos para facilitar su conservación
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Escrito por UCCiLa acción, enmarcada en el proyecto PROLIVE, pondrá toda la información genética de la colección de la UCO al servicio de la conservación de la especie y obtención de variedades más resistentes
‘Deep learning’ aplicado al riego para predecir con alta precisión la demanda real de agua y energía en agricultura
Escrito por UCCiInvestigadores de Hidráulica y Riegos desarrollan un modelo basado en la arquitectura ‘Transformer’ para orientar la toma de decisiones de las comunidades de regantes
Una investigación en la que participa el grupo GISAZ de la UCO empleó una diversidad de técnicas de trampeo para conocer las especies de ectoparásitos asociados a ganadería de montaña que no estaban bien documentados en España
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