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)

dc.creatorAsselborn, Miriam
dc.creatorEscalante, Julián
dc.creatorLopresti, Olga Mariela
dc.creatorMiranda, Natalia Carolina
dc.creatorSchab, Esteban Alejandro
dc.creatorCedaro, Karina Elizabeth
dc.creatorFontanini, Pablo
dc.creatorMartínez, Malvina
dc.creatorCasanova Pietroboni, Carlos Antonio
dc.creatorPedraza, María Virginia
dc.creatorPiccoli, María Fabiana
dc.creator.orcid0000-0002-4175-5165
dc.creator.orcid0000-0002-4609-0131
dc.creator.orcid0000-0001-6015-5344
dc.creator.orcid0000-0002-8118-4440
dc.creator.orcid0000-0002-2142-2187
dc.creator.orcid0000-0002-9120-0192
dc.creator.orcid0000-0002-3636-7360
dc.date.accessioned2024-12-27T14:47:27Z
dc.date.issued2023-04-13
dc.description.abstractUn 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.
dc.description.affiliationFil: Asselborn, Miriam. INTA. Estación Experimental Agropecuaria Concepción del Uruguay; Argentina.
dc.description.affiliationFil: Escalante, Julián. Universidad Autónoma de Entre Ríos. Facultad de Ciencia y Tecnología; Argentina.
dc.description.affiliationFil: Lopresti, Olga Mariela. Universidad Nacional de San Luis; Argentina.
dc.description.affiliationFil: Miranda, Natalia Carolina. Universidad Nacional de San Luis; Argentina.
dc.description.affiliationFil: Schab, Esteban Alejandro. Universidad Autónoma de Entre Ríos. Facultad de Ciencia y Tecnología; Argentina.
dc.description.affiliationFil: 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.
dc.description.affiliationFil: Cedaro, Karina Elizabeth. Universidad Autónoma de Entre Ríos. Facultad de Ciencia y Tecnología; Argentina.
dc.description.affiliationFil: Fontanini, Pablo. Bolsa de Cereales de Entre Ríos; Argentina.
dc.description.affiliationFil: Martínez, Malvina. CIRN. INTA. Instituto de Clima y Agua; Argentina.
dc.description.affiliationFil: Casanova Pietroboni, Carlos Antonio. Universidad Autónoma de Entre Ríos. Facultad de Ciencia y Tecnología; Argentina.
dc.description.affiliationFil: 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.
dc.description.affiliationFil: Pedraza, María Virginia. INTA. Estación Experimental Agropecuaria Concepción del Uruguay; Argentina.
dc.description.affiliationFil: Piccoli, María Fabiana. Universidad Autónoma de Entre Ríos. Facultad de Ciencia y Tecnología; Argentina.
dc.description.affiliationFil: Piccoli, María Fabiana. Universidad Nacional de San Luis; Argentina.
dc.formatpdf
dc.identifier.citationXXV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (Junín, 2023)
dc.identifier.isbn978-987-3724-66-4
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12272/12048
dc.language.isoes
dc.publisherRed de Universidades con Carreras en Informática
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalen
dc.rights.holderAsselborn, 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.
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.useNo comercial con fines académicos. Licencia Creative Commons CC BY-NC-SA.
dc.subjectInteligencia computacional
dc.subjectAnalíticas
dc.subjectBig data
dc.subjectComputación de alto desempeño
dc.titleAplicación 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)
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObject
dc.type.versionpublisherVersion

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