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Inteligencia artificial para modelar sistemas agroforestales complejos.

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Se acaba de lanzar un proyecto innovador en el CIRAD para modelar sistemas agroforestales de cacao utilizando inteligencia artificial. Este ambicioso programa, llamado Deep2DPE, explorará tres frentes de investigación: las matemáticas del modelado, la inteligencia artificial (redes neuronales y el aprendizaje automático) y la agronomía para optimizar los sistemas agroforestales al modelarlos. Este tercer objetivo debería, por ejemplo, mejorar la comprensión de cómo la competencia por la luz entre las especies afecta la producción de cacao.

Modelar sistemas agroforestales complejos es un verdadero desafío. Para tener éxito, los investigadores del CIRAD y sus socios tuvieron la idea de utilizar inteligencia artificial. Esta investigación ambiciosa se está llevando a cabo en el contexto del proyecto Deep2PDE coordinado por Émilie Peynaud, analista numérico y modelador en CIRAD. El proyecto se centra en los sistemas agroforestales de cacao en el centro de Camerún. “Estos sistemas agroforestales se caracterizan por una alta diversidad: árboles de cacao, árboles frutales y varias otras plantas. Además, no están organizados geométricamente, lo que complica aún más nuestro objetivo de representación ", dice Émilie Peynaud.