En el viaje hacia una inteligencia artificial explicable, comprensible, imparcial y totalmente aplicable a los negocios, saber en qué orden aprenden los cerebros de las máquinas, es clave para poder acceder a la inteligencia de las máquinas y, por lo tanto, medir su valor cuando se aplica a las funciones comerciales modernas, conociendo nuestra dispersión a partir de nuestra cuantificación.
Desde hace casi 20 años que el sector de la Innovación se ha incrementado con gran fuerza, y -a la vez- donde surgen más herramientas que facilitan eficiencia en el trabajo, con menos costos y con una menor huella de carbono. Inventos con múltiples funciones que permiten el ahorro de suministros, recursos y -sobretodo- tiempo en un trabajo realmente exigente.
La fruticultura 4.0 se basa en el uso de la Inteligencia Artificial para la recopilación y análisis de datos sobre el campo. Tendencias -para mejorar la calidad de los frutos y reducir los impactos en el medioambiente-, promueven novedosas formas de cultivar, basadas en el uso de información; tal y como es el caso del uso de drones, sensores, software’s, y otros inventos tecnológicos que han ido apareciendo, y que permiten realizar tareas agrícolas en menos tiempo y con mejores resultados.
Pero, si hay un desafío importante asociado con los campos combinados de Inteligencia Artificial (IA), Aprendizaje Automático (ML) y Aprendizaje Profundo (DL), es que para hacer que estos sistemas sean completamente funcionales, los humanos todavía estamos aún aprendiendo, y muy poco aplicando.
Fuentes: https://tvnewscheck.com/tech/article/covid-era-content-management-taps-cloud-ai/ // https://blueberriesconsulting.com/agricultura-4-0-las-soluciones-agricolas-inteligentes/
