VÍDEO | 'Deep Learning' aplicado al riego para predecir necesidades de agua y energía en agricultura
Investigadores del grupo de Hidráulica y Riegos de la Unidad de Excelencia ‘María de Maeztu’ del Departamento de Agronomía de la Universidad de Córdoba (DAUCO) han desarrollado modelos de predicción que permitirían a las comunidades de regantes tener una estimación rigurosa de la cantidad de agua que necesitarán los agricultores para satisfacer las necesidades de sus cultivos. Para ello, han aplicado al ámbito del riego de precisión la revolucionaria arquitectura de ‘deep learning’ Transformer.
A new 'Deep Learning' model predicts with great accuracy water and energy demands in Agriculture
Hydraulics and Irrigation researchers develop a model based on the ‘Transformer’ architecture to guide irrigation communities' decision-making
La UCO participa en el proyecto Smart Green Water para la transformación digital del campo
El grupo Hidráulica y Riegos participa en la iniciativa, que reúne a socios de tres países para dar soluciones tecnológicas al sector
La investigadora Concepción Muñoz participa en un reportaje de 'The New York Times' sobre olivos centenarios
La pieza periodística, publicada en la sección de Ciencia, se centra en un estudio sobre los 'Olivos de Noé', considerados los más antiguos del mundo
Investigadores de la UCO y la UMA trabajan en el desarrollo de un gemelo digital de una finca de regadío
Una experiencia piloto en el Campus de Rabanales será la base del proyecto GEDIER, que busca crear un sistema de apoyo a la toma de decisiones para una gestión más eficiente de los recursos
La Universidad de Córdoba participa en la elaboración del primer mapa mundial del color del suelo
El trabajo combina datos procedentes de 23 centros de investigación de 15 países para mostrar “el color de la tierra al desnudo” en el 38,5% de la superficie del planeta
VÍDEO | Diseñan una inteligencia artificial para identificar variedades de olivo a partir de fotos de huesos de aceituna
Artificial Intelligence tool designed to identify olive varieties based on photos of olive pits
The Ucolivo group, within the framework of the GEN4OLIVE European project, is participating in the development of a neural network trained with the largest photographic database of olive endocarps
Diseñan una inteligencia artificial para identificar variedades de olivo a partir de fotos de huesos de aceituna
El grupo Ucolivo, dentro del proyecto europeo GEN4OLIVE, participa en el desarrollo de una red neuronal entrenada con la mayor base de datos fotográfica de endocarpos de olivo
Imágenes por satélite para estimar cuánto tarda la nieve húmeda en fundirse y llegar al río
El Grupo de Dinámica Fluvial e Hidrología de la Universidad de Córdoba desarrolla una metodología para monitorizar las fases de fusión de la nieve en la zona experimental del Refugio Poqueira, en Sierra Nevada