Generación de conjuntos de datos agronómicos a partir de cultivos experimentales

Las organizaciones que desarrollan tecnologías digitales para la agricultura a menudo necesitan datos de referencia confiables para evaluar si sus soluciones funcionan con precisión en condiciones agrícolas reales y de sostenaibilty ambiental. Este servicio proporciona conjuntos de datos agronómicos de los ensayos experimentales de cultivos de AGACAL-CIAM, lo que permite a los usuarios evaluar parámetros, desarrollar y evaluar IA, aprendizaje automático, robótica y otras aplicaciones agrícolas basadas en datos utilizando información fiable sobre la verdad sobre el terreno. Esto permitirá: (1) Acceda a conjuntos de datos agronómicos de alta calidad de cultivos experimentales. (2) Capacitar, calibrar y validar parámetros y soluciones digitales utilizando datos fiables de la verdad en tierra. (4) Evaluar el rendimiento y la generalización de las soluciones digitales en diferentes cultivos, estaciones, condiciones ambientales y prácticas de gestión agronómica. (5) Reducir el tiempo de desarrollo y mejorar la precisión y fiabilidad de las tecnologías agrícolas digitales antes de la implementación en el mundo real.

El servicio consiste en generar y proporcionar datos agronómicos a partir de los ensayos experimentales de investigación de AGACAL-CIAM de acuerdo con las necesidades del cliente y la disponibilidad de datos. Los datos de la temporada actual se generan de acuerdo con el calendario de cultivos, mientras que los datos agronómicos históricos se pueden proporcionar para los cultivos previamente estudiados. Para los cultivos estacionales, el servicio generalmente cubre un ciclo de crecimiento completo (aproximadamente de 5 a 6 meses), desde el establecimiento de la cosecha hasta la cosecha. Para aplicaciones que requieren el monitoreo de sistemas de cultivos anuales o perennes, el servicio puede extenderse para cubrir hasta un año completo. El servicio es prestado por AGACAL-CIAM (Mabegondo, A Coruña, España). No hay restricciones geográficas para los clientes, ya que los datos se entregan digitalmente. El cliente recibirá los datos agronómicos acordados junto con la documentación que describe las condiciones experimentales, las variables medidas, los métodos de recopilación de datos y cualquier otra información relevante disponible para los datos solicitados. Los datos pueden proporcionarse en formatos estándar mutuamente acordados, ya sea como datos brutos o procesados, dependiendo de los requisitos del servicio. Para solicitar el servicio, el cliente debe especificar la aplicación prevista, los cultivos, las variables de interés y el período de observación requerido. El alcance del servicio se acordará de acuerdo con la disponibilidad de datos, las actividades de investigación en curso y las condiciones aplicables de intercambio de datos y propiedad intelectual.

El servicio puede personalizarse de acuerdo con los objetivos y requisitos de datos del cliente. Dependiendo de la disponibilidad de datos, las solicitudes se pueden adaptar por tipo de cultivo, variedad de cultivo, período de observación (temporada actual, registros históricos o ambos), variables agronómicas y nivel de preparación de datos. Cuando se disponga de ella, podrá incluirse información adicional, como observaciones medioambientales, características del suelo, prácticas de gestión de cultivos o datos procedentes de tecnologías disponibles y fuentes de datos externas. El alcance final del servicio será acordado entre el cliente y AGACAL-CIAM, considerando la disponibilidad de datos experimentales y las actividades de investigación en curso. La generación de datos de la temporada actual está sujeta al calendario agrícola y al ciclo de crecimiento del cultivo seleccionado. Los datos históricos se limitan a la información disponible de los programas de investigación experimental de AGACAL-CIAM. La disponibilidad de conjuntos de datos, variables, tecnologías y períodos de observación específicos dependerá de los registros experimentales existentes y de la viabilidad de generar datos adicionales dentro del plazo solicitado.