Fenotipado Automático en Ovinos
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-sen...
| Autores: | , , |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2020 |
| País: | Argentina |
| Institución: | Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria |
| Repositorio: | INTA Digital (INTA) |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:localhost:20.500.12123/9401 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/20.500.12123/9401 https://www.merino.org.ar/ice/wp-content/uploads/anuario_merino_2020_web.pdf |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Ovinos Lana Producción de Lana Tecnología Alta Presión Sheep Wool Wool Production High Pressure Technology |
| Sumario: | 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. |
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