Aplicación de inteligencia computacional y computación de alto desempeño en el desarrollo de un modelo de predicción de las condiciones predisponentes al quemado del arroz (Pyricul...
- Autores
- Asselborn, Miriam; Escalante, Julián; Lopresti, Olga Mariela; Miranda, Natalia Carolina; Schab, Esteban Alejandro; Cedaro, Karina Elizabeth; Fontanini, Pablo; Martínez, Malvina; Casanova Pietroboni, Carlos Antonio; Pedraza, María Virginia; Piccoli, María Fabiana
- Año de publicación
- 2023
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Un sistema complejo o crítico con toma de decisiones se caracteriza por la imposibilidad de reproducir para su estudio un escenario sin consecuencias reales, o cuando su resolución implica gran cantidad de recursos para obtener resultados en un tiempo prudencial. La complejidad puede darse por las características del problema o por la cantidad de datos con los que se trabaja. Tomar decisiones en estos contextos debe conjugar dos atributos usualmente contrapuestos: calidad y velocidad. En este trabajo proponemos una línea de investigación enfocada en analíticas, principalmente las prescriptivas, capaces de determinar acciones a ser ejecutadas en el momento (decisiones operativas) o en el futuro (decisiones tácticas: corto y mediano plazo, decisiones estratégicas: largo plazo) para lograr un objetivo deseado. A esta línea se suman investigaciones en Inteligencia Computacional y Computación de Alto Desempeño con el fin de obtener, de forma colaborativa, calidad y velocidad en las decisiones.
Fil: Asselborn, Miriam. INTA. Estación Experimental Agropecuaria Concepción del Uruguay; Argentina.
Fil: Escalante, Julián. Universidad Autónoma de Entre Ríos. Facultad de Ciencia y Tecnología; Argentina.
Fil: Lopresti, Olga Mariela. Universidad Nacional de San Luis; Argentina.
Fil: Miranda, Natalia Carolina. Universidad Nacional de San Luis; Argentina.
Fil: Schab, Esteban Alejandro. Universidad Autónoma de Entre Ríos. Facultad de Ciencia y Tecnología; Argentina.
Fil: Schab, Esteban Alejandro. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación Inteligencia Computacional e Ingeniería de Software; Argentina.
Fil: Cedaro, Karina Elizabeth. Universidad Autónoma de Entre Ríos. Facultad de Ciencia y Tecnología; Argentina.
Fil: Fontanini, Pablo. Bolsa de Cereales de Entre Ríos; Argentina.
Fil: Martínez, Malvina. CIRN. INTA. Instituto de Clima y Agua; Argentina.
Fil: Casanova Pietroboni, Carlos Antonio. Universidad Autónoma de Entre Ríos. Facultad de Ciencia y Tecnología; Argentina.
Fil: Casanova Pietroboni, Carlos Antonio. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación Inteligencia Computacional e Ingeniería de Software; Argentina.
Fil: Pedraza, María Virginia. INTA. Estación Experimental Agropecuaria Concepción del Uruguay; Argentina.
Fil: Piccoli, María Fabiana. Universidad Autónoma de Entre Ríos. Facultad de Ciencia y Tecnología; Argentina.
Fil: Piccoli, María Fabiana. Universidad Nacional de San Luis; Argentina. - Materia
-
Inteligencia computacional
Analíticas
Big data
Computación de alto desempeño - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
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- Institución
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Aplicación de inteligencia computacional y computación de alto desempeño en el desarrollo de un modelo de predicción de las condiciones predisponentes al quemado del arroz (Pyricularia oryzae)Asselborn, MiriamEscalante, JuliánLopresti, Olga MarielaMiranda, Natalia CarolinaSchab, Esteban AlejandroCedaro, Karina ElizabethFontanini, PabloMartínez, MalvinaCasanova Pietroboni, Carlos AntonioPedraza, María VirginiaPiccoli, María FabianaInteligencia computacionalAnalíticasBig dataComputación de alto desempeñoUn sistema complejo o crítico con toma de decisiones se caracteriza por la imposibilidad de reproducir para su estudio un escenario sin consecuencias reales, o cuando su resolución implica gran cantidad de recursos para obtener resultados en un tiempo prudencial. La complejidad puede darse por las características del problema o por la cantidad de datos con los que se trabaja. Tomar decisiones en estos contextos debe conjugar dos atributos usualmente contrapuestos: calidad y velocidad. En este trabajo proponemos una línea de investigación enfocada en analíticas, principalmente las prescriptivas, capaces de determinar acciones a ser ejecutadas en el momento (decisiones operativas) o en el futuro (decisiones tácticas: corto y mediano plazo, decisiones estratégicas: largo plazo) para lograr un objetivo deseado. A esta línea se suman investigaciones en Inteligencia Computacional y Computación de Alto Desempeño con el fin de obtener, de forma colaborativa, calidad y velocidad en las decisiones.Fil: Asselborn, Miriam. INTA. Estación Experimental Agropecuaria Concepción del Uruguay; Argentina.Fil: Escalante, Julián. Universidad Autónoma de Entre Ríos. Facultad de Ciencia y Tecnología; Argentina.Fil: Lopresti, Olga Mariela. Universidad Nacional de San Luis; Argentina.Fil: Miranda, Natalia Carolina. Universidad Nacional de San Luis; Argentina.Fil: Schab, Esteban Alejandro. Universidad Autónoma de Entre Ríos. Facultad de Ciencia y Tecnología; Argentina.Fil: Schab, Esteban Alejandro. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación Inteligencia Computacional e Ingeniería de Software; Argentina.Fil: Cedaro, Karina Elizabeth. Universidad Autónoma de Entre Ríos. Facultad de Ciencia y Tecnología; Argentina.Fil: Fontanini, Pablo. Bolsa de Cereales de Entre Ríos; Argentina.Fil: Martínez, Malvina. CIRN. INTA. Instituto de Clima y Agua; Argentina.Fil: Casanova Pietroboni, Carlos Antonio. Universidad Autónoma de Entre Ríos. Facultad de Ciencia y Tecnología; Argentina.Fil: Casanova Pietroboni, Carlos Antonio. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación Inteligencia Computacional e Ingeniería de Software; Argentina.Fil: Pedraza, María Virginia. INTA. Estación Experimental Agropecuaria Concepción del Uruguay; Argentina.Fil: Piccoli, María Fabiana. Universidad Autónoma de Entre Ríos. Facultad de Ciencia y Tecnología; Argentina.Fil: Piccoli, María Fabiana. Universidad Nacional de San Luis; Argentina.Red de Universidades con Carreras en Informática2024-12-27T14:47:27Z2023-04-13info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciapdfapplication/pdfXXV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (Junín, 2023)978-987-3724-66-4http://hdl.handle.net/20.500.12272/12048spainfo:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Asselborn, Miriam ; Escalante, Julian ; Lopresti, Olga Mariela ; Miranda, Natalia Carolina ; Schab, Esteban Alejandro ; Cedaro, karina Elizabeth ; Fontanini, Pablo ; Martinez, Malvina ; Casanova Pietroboni, Carlos Antonio ; Pedraza, María Virginia ; Piccoli, María Fabiana.No comercial con fines académicos. Licencia Creative Commons CC BY-NC-SA.reponame:Repositorio Institucional Abierto (UTN)instname:Universidad Tecnológica Nacional2026-10-01T11:58:23Zoai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/12048instacron:UTNInstitucionalhttp://ria.utn.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://ria.utn.edu.ar/oaigestionria@rec.utn.edu.ar; fsuarez@rec.utn.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:a2026-10-01 11:58:24.014Repositorio Institucional Abierto (UTN) - Universidad Tecnológica Nacionalfalse |
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Un sistema complejo o crítico con toma de decisiones se caracteriza por la imposibilidad de reproducir para su estudio un escenario sin consecuencias reales, o cuando su resolución implica gran cantidad de recursos para obtener resultados en un tiempo prudencial. La complejidad puede darse por las características del problema o por la cantidad de datos con los que se trabaja. Tomar decisiones en estos contextos debe conjugar dos atributos usualmente contrapuestos: calidad y velocidad. En este trabajo proponemos una línea de investigación enfocada en analíticas, principalmente las prescriptivas, capaces de determinar acciones a ser ejecutadas en el momento (decisiones operativas) o en el futuro (decisiones tácticas: corto y mediano plazo, decisiones estratégicas: largo plazo) para lograr un objetivo deseado. A esta línea se suman investigaciones en Inteligencia Computacional y Computación de Alto Desempeño con el fin de obtener, de forma colaborativa, calidad y velocidad en las decisiones. Fil: Asselborn, Miriam. INTA. Estación Experimental Agropecuaria Concepción del Uruguay; Argentina. Fil: Escalante, Julián. Universidad Autónoma de Entre Ríos. Facultad de Ciencia y Tecnología; Argentina. Fil: Lopresti, Olga Mariela. Universidad Nacional de San Luis; Argentina. Fil: Miranda, Natalia Carolina. Universidad Nacional de San Luis; Argentina. Fil: Schab, Esteban Alejandro. Universidad Autónoma de Entre Ríos. Facultad de Ciencia y Tecnología; Argentina. Fil: Schab, Esteban Alejandro. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación Inteligencia Computacional e Ingeniería de Software; Argentina. Fil: Cedaro, Karina Elizabeth. Universidad Autónoma de Entre Ríos. Facultad de Ciencia y Tecnología; Argentina. Fil: Fontanini, Pablo. Bolsa de Cereales de Entre Ríos; Argentina. Fil: Martínez, Malvina. CIRN. INTA. Instituto de Clima y Agua; Argentina. Fil: Casanova Pietroboni, Carlos Antonio. Universidad Autónoma de Entre Ríos. Facultad de Ciencia y Tecnología; Argentina. Fil: Casanova Pietroboni, Carlos Antonio. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación Inteligencia Computacional e Ingeniería de Software; Argentina. Fil: Pedraza, María Virginia. INTA. Estación Experimental Agropecuaria Concepción del Uruguay; Argentina. Fil: Piccoli, María Fabiana. Universidad Autónoma de Entre Ríos. Facultad de Ciencia y Tecnología; Argentina. Fil: Piccoli, María Fabiana. Universidad Nacional de San Luis; Argentina. |
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