Fenotipado Automático en Ovinos

Autores
Alvarez, Juan Mauricio; Zapata, Ricardo Raul; Garro, Ricardo Jesús
Año de publicación
2020
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
El avance de las técnicas de explotación de la información de bases de datos de gran escala mediante inteligencia artificial no tiene precedentes. Las nuevas fuentes de datos incluyen las imágenes digitales, datos de localización y movimientos provistos por collares con GPS, bio-marcadores y bio-sensores, registros automáticos de pesos y medidas morfométricas, etc. Paralelamente el desarrollo de las técnicas de Inteligencia Artificial condujo a la creación de plataformas muy sofisticadas para analizar esas bases de datos (Nayeri et al., 2019). Las técnicas de Deep Learning (Aprendizaje profundo)basadas en redes neurales han permitido explotar de manera eficiente enormes bases de datos logrando soluciones predictivas que no se logran mediante los análisis comunes realizados por humanos.
EEA Valle Inferior
Fil: Alvarez, Juan Mauricio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Valle Inferior; Argentina
Fil: Zapata, Ricardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Valle Inferior; Argentina
Fil: Garro, Ricardo Jesús. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Anguil; Argentina
Fuente
Anuario Merino 2020
Materia
Ovinos
Lana
Producción de Lana
Tecnología Alta Presión
Sheep
Wool
Wool Production
High Pressure Technology
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
INTA Digital (INTA)
Institución
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
OAI Identificador
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