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Mientras Julien Pierret realizaba investigaciones para su Ph.D. En cuanto a los datos climáticos, estaba jugando con una biblioteca de gráficos web y buscando una razón para aprender al respecto. "Soy un niño cuando se trata de explorar diferentes herramientas y quería incorporar esto en mi doctorado", admitió.

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Las proyecciones del cambio climático están disponibles a escalas gruesas (70–400 km). Pero los modelos agrícolas y de especies generalmente requieren datos climáticos de menor escala para modelar los impactos del cambio climático.

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El Instituto Interamericano de Cooperación para la Agricultura (IICA) y el Fondo Internacional de Desarrollo Agrícola (FIDA) lanzan hoy, a nivel latinoamericano, el Fondo Concursable del Proyecto INNOVA AF, en el marco del acuerdo entre ambos organismos.

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Estimar el impacto de los proyectos y políticas agrícolas es un problema desconcertante para muchos profesionales del desarrollo. Por un lado, los profesionales del desarrollo a menudo declaran el "éxito" si los rendimientos aumentan; por otro lado, a menudo culpan al clima si los rendimientos disminuyen.

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La plataforma de decisión de Watson para la agricultura tiene como objetivo combinar el análisis predictivo, la inteligencia artificial, los datos meteorológicos y los sensores de Internet de las cosas para brindar a los agricultores información sobre el arado, la siembra, la fumigación y la cosecha.

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El Ministerio de Agricultura de Colombia, un centro internacional de investigación y una organización nacional de agricultores desarrollaron un programa agrícola basado en datos que: (i) recopila información de múltiples fuentes; (ii) interpreta esos datos; y (iii) presenta el conocimiento a los agricultores a través de los servicios locales de