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Argentina AgTech: ACA está desarrollando una aplicación para realizar ambientaciones y prescripciones automatizadas

Se trata de “ACA Mi Campo”
Argentina AgTech: ACA está desarrollando una aplicación para realizar ambientaciones y prescripciones automatizadas

La Asociación de Cooperativas Argentinas (ACA) está desarrollando una aplicación digital orientada a facilitar la gestión agronómica, comercial y económica del negocio agrícola.

La aplicación, montada sobre una plataforma SAP y denominada “ACA Mi campo”, está siendo actualmente validada por referentes técnicos en diferentes regiones productivas argentinas para poner a punto los algoritmos que componen la misma.

“La aplicación va a permitir realizar mapa de ambientes y prescripciones variables de siembra y fertilización en función de los pronósticos meteorológicos”, explicó hoy Horario Balussi, director de Agrobit y consultor tecnológico en agronegocios de ACA, durante una charla ofrecida en un evento organizado por Agrobit y SAP Argentina en la localidad bonaerense de Munro.

“También va a permitir realizar, a partir de datos satelitales, un monitoreo de la salud de los cultivos día tras día, además de identificar de manera rápida malezas, plagas y enfermedades”, añadió.

Balussi proyectó que aplicaciones como “ACA Mi Campo” permitirán en algunos años más incrementar el grado de precisión de las decisiones productivas y económicas, además de liberar de tareas operativas a las personas para que puedan dedicar una mayor cantidad de tiempo a generar valor por medio del trabajo intelectual.

“La plataforma en la cual se sustenta ACA Mi Campo es muy robusta y eso permite que opere a una gran velocidad en diferentes ámbitos, algo que es un factor clave en la experiencia de usuario y que no siempre está contemplado en otras aplicaciones”, apuntó Balussi.

La aplicación está sustentada en un conjunto de algoritmos construidos sobre un esquema de aprendizaje automatizado (machine learning), lo que permite que las prescripciones y evaluaciones realizadas mejoren de manera progresiva a medida que se va nutriendo de nuevos datos.

“El índice verde (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada) hoy es un commodity en la gestión de la información agronómica. El proceso de machine learning es el factor clave para poder contar con recomendaciones que contribuyan a mejorar el potencial de los cultivos o reducir factores de riesgo”, remarcó el director de Agrobit.

“Tenemos el objetivo de poder llegar a predecir el margen bruto por cada metro cuadrado de lote, además del flujo financiero de cada negocio agrícola. También tenemos planes para desarrollar una aplicación que permita realizar presupuestación forrajera”, adelantó.

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