En nuestra cuarta y última entrada (en la parte inferior del artículo se reflejan las anteriores), vamos a tratar la técnica que hemos utilizado para desarrollar AgroChat: fine-tuning («ajuste fino» en español). Esta técnica se usa para mejorar la precisión de un modelo ya creado para un dominio concreto. Es decir, partiendo de un modelo […]
AgroChat & Fine-tuning Leer más »
En nuestras dos anteriores entradas (que puedes localizar al final de este artículo) presentamos AgroChat y uno de los conceptos más importantes detrás de AgroChat y otros sistemas similares, los LLM (Large Language Models). AgroChat es una herramienta para brindar apoyo y asesoramiento ecológico a los agricultores, que se comunican con ella usando lenguaje natural
En nuestra anterior y primera entrada en el blog de la Cátedra Telefónica de la Universidad de Extremadura presentamos AgroChat. AgroChat es una innovadora herramienta de IA diseñada para brindar apoyo y asesoramiento ecológico a los agricultores en sus tareas diarias en el campo. Su interfaz de usuario en formato chat, usando lenguaje natural, minimiza
AgroChat y los LLM (Large Language Model) Leer más »
El proyecto AgroLogistics pretende integrar diferentes tecnologías IoT (Internet of Things) y técnicas de procesamiento de información en tiempo real para facilitar la gestión de todos los procesos y recursos involucrados en la logística de productos agrícolas. Los principales objetivos y beneficios esperados del proyecto fueron descritos en el primer post de esta serie. En
Aplicaciones integradas en AgroLogistics Leer más »
El proyecto Smart Green Adapt busca aportar mejoras basadas en el uso de las TIC al sector agrícola, y más en particular, en el ámbito de las explotaciones en invernaderos. El principal objetivo del proyecto es facilitar a los agricultores la automatización de sus invernaderos, permitiéndoles monitorizar y controlar de forma remota (a través de
Smart Green Adapt: Modelo de Datos Leer más »
AgroFieldDetect2 ha sido uno de los proyectos seleccionados en la convocatoria de los Premios Cátedra Telefónica de la UEx en 2021 para Proyectos IoT, BigData, Machine Learning y Blockchain para el Sector Agroganadero. Este proyecto es la continuación del desarrollo de AgroFieldDetect, comenzado en la edición de 2020 y en el que se acometieron las
El proyecto Smart Green Adapt pretende aportar mejoras basadas en el uso de las TIC al sector agrícola, en particular, en el ámbito de las explotaciones en invernaderos. El principal objetivo del proyecto es facilitar a los agricultores la automatización de sus invernaderos, permitiéndoles monitorizar y controlar de forma remota (a través de una aplicación
Smart Green Adapt: definición y objetivos del proyecto Leer más »
AgroFieldDetect es uno de los proyectos seleccionados por la Cátedra Telefónica de la UEx en 2020 para los premios de Proyectos IoT, BigData, Machine Learning y Blockchain para el Sector Agroganadero. Como expusimos en entradas anteriores, abordamos el desarrollo de un sistema basado en un robot móvil para identificar elementos de interés en viñedos sobre
AgroFieldDetect fue uno de los proyectos seleccionados en la convocatoria de los Premios Cátedra Telefónica de la UEx en 2020 para Proyectos IoT, BigData, Machine Learning y Blockchain para el Sector Agroganadero. En el proyecto estamos abordando el desarrollo de un sistema basado en un robot móvil para identificar elementos de interés en viñedos sobre
AgroFieldDetect ha sido uno de los proyectos seleccionados en la convocatoria de los Premios Cátedra Telefónica de la UEx en 2020 para Proyectos IoT, BigData, Machine Learning y Blockchain para el Sector Agroganadero. En este proyecto se aborda el desarrollo de un robot para identificar viñedos sobre el terrero utilizando Inteligencia Artificial. El proyecto se