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Vigilancia tecnológica : tecnología LoraWan aplicada a la industria agrícola
dc.contributor.author | Sarria Villa, Cesar Alberto | |
dc.contributor.other | Tobon, Jheison | |
dc.contributor.other | Castro, Margarita | |
dc.coverage.spatial | Santa fe de Antioquia | |
dc.date.accessioned | 2023-12-14T23:45:44Z | |
dc.date.available | 2023-12-14T23:45:44Z | |
dc.date.created | 2023 | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11404/8212 | |
dc.description | La tecnología agroinformática ha emergido como un catalizador fundamental para abordar los desafíos de sostenibilidad en la producción de alimentos en el contexto global. Impulsada por la evolución de las demandas de los consumidores y el cambio de políticas de producción, ha iniciado una revolución silenciosa pero significativa en la agricultura. En este escenario, las tecnologías digitales se destacan como el motor principal del cambio en este sector en constante evolución. Estas tecnologías, respaldadas por desarrollos mecánicos, están redefiniendo los métodos tradicionales de agricultura. El mundo enfrenta un desafío crítico: alimentar a una población global en constante crecimiento. Según proyecciones de la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO), para el año 2050, será necesario aumentar la producción de alimentos en un 60% para satisfacer las necesidades de casi 10 mil millones de personas. Pese a alcanzar esta meta, se espera que 300 millones de personas sigan luchando contra la escasez de alimentos. Este panorama coloca a la tecnología agroinformática como una herramienta indispensable para enfrentar este desafío global. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) emerge como una fuerza transformadora en la agricultura. Desde la medición precisa de los niveles de nutrientes del suelo hasta el 6 monitoreo eficiente del riego y el uso de imágenes de drones para mapear y predecir enfermedades, la IA promete una producción de alimentos más eficaz y predecible, así como materias primas de mayor calidad. La adopción de herramientas digitales basadas en IA se perfila como una tendencia clave para la agricultura sostenible. La agricultura de precisión también se alza como un pilar fundamental. La combinación de sistemas tecnológicos inteligentes y conectados proporciona a los agricultores la capacidad de optimizar su producción, reducir costos y minimizar el desperdicio de recursos. Esto no solo impacta positivamente en la rentabilidad de los agricultores, sino que también contribuye a abaratar los costos de producción de materias primas, beneficiando a los productores de alimentos y, en última instancia, a los consumidores. En este contexto, el Grupo de Investigación y Desarrollo Tecnológico del Occidente Antioqueño, GIDOCA, ha llevado a cabo un proceso de vigilancia tecnológica. Esta iniciativa no solo ha considerado las tendencias globales en tecnologías como el Internet de las Cosas (IoT), la Inteligencia Artificial (IA) y el Big Data, sino que también ha evaluado las necesidades específicas, fortalezas y las investigaciones previas en la región. El objetivo es proporcionar un valioso recurso consultivo que respalde la planificación estratégica del grupo. Se hace hincapié en la continuidad de la red IoT LoRaWAN en consolidación y la plataforma de gestión de información SENAGRO360. Para lograrlo, la vigilancia tecnológica se centró en dos áreas críticas: la identificación de fabricantes de sensores con potencial de aplicación en la población atendida y la exploración de plataformas de gestión que aplican la información recopilada. Este informe presenta los resultados de este proceso, que será de gran relevancia para la toma de decisiones y el avance estratégico del GIDOCA y, por ende, para la promoción de la agricultura sostenible en la región del Occidente Antioqueño. | es_ES |
dc.description.tableofcontents | Fase I: identificación de necesidades – fase II: búsqueda y recolección de información – Fase III: análisis de información y generación de inteligencia – Fase IV: difusión y aplicación de inteligencia – Desarrollo de la vigilancia tecnológica – Fase I. Identificación de necesidades – Fase II. Búsqueda y recolección de información – Fase III. Análisis de información y generación de inteligencia – Conclusiones y sugerencias | es_ES |
dc.format.mimetype | application/pdf | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Servicio Nacional de Aprendizaje (SENA) | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es | es_ES |
dc.subject.ddc | Agricultura | es_ES |
dc.subject.other | Tecnologías de la información | es_ES |
dc.title | Vigilancia tecnológica : tecnología LoraWan aplicada a la industria agrícola | es_ES |
dc.type | Informe de investigación | es_ES |
dc.type.hasVersion | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_ES |
dc.publisher.dependencia | Regional Antioquia. Complejo Tecnológico, Turístico y Agroindustrial del Occidente Antioqueño. Grupo de Investigación y Desarrollo Tecnológico del Occidente Antioqueño, GIDOCA | es_ES |
dc.type.SENA | Documentos históricos | es_ES |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
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dc.description.embargo | na | es_ES |
dc.contributor.compiler | Urrego, Yan | |
dc.contributor.compiler | Castro, Margarita | |
dc.rights.creativecommons | Atribución-NoComercial-CompartirIgual | es_ES |
dc.subject.armarc | Agricultura sostenible – Innovaciones tecnológicas | |
dc.subject.armarc | Innovaciones agrícolas | |
dc.type.dcmi-type-vocabulary | Text | es_ES |
dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/report | es_ES |
dc.description.logical | 47 páginas | es_ES |
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