Una app estima rindes con hasta un mes de antelación

SIMA Harvest devuelve datos con una tasa de acierto de más del 80%.

TECNOLOGÍA. Para predecir rindes la app combina imágenes satelitales y un gran volumen de datos anonimizados.

24 Abril 2021

El SIMA (Sistema Integrado de Monitoreo Agrícola), startup nacional dedicada al seguimiento y monitoreo de los cultivos, trabaja en conjunto con NASA Harvest y la Universidad de Maryland y desarrollaron un algoritmo para la estimación de rinde.

Gracias a la nueva herramienta, llamada SIMA Harvest, se puede predecir, con hasta un mes de anticipación, cuál será el rinde de los cultivos, logrando datos con una tasa de acierto de más del 80%.

Hace unos meses SIMA inició una colaboración con el equipo NASA Harvest de la Universidad de Maryland, con el objetivo de predecir rindes de cultivos utilizando el poder combinado de las imágenes satelitales y el gran volumen de datos anonimizados y agregados provistos por SIMA. Un trabajo de investigación que refleja resultados sorprendentes, aumentando en un 20% el nivel de acierto en predicción de rindes sobre métodos actuales.

Todo esto gracias a la tecnología, pero también al análisis de grandes volúmenes de datos. Día a día, miles de celulares realizan sus monitoreos con SIMA. Los datos se conjugan de forma anónima a través de variados algoritmos recién salidos del horno mediante publicaciones científicas aprobadas internacionalmente. Algunas de estas publicaciones también son generadas en el seno del equipo Data Science de SIMA. Precisamente, este trabajo conjunto fue evaluado por un comité de expertos en el tema, que aprobaron su presentación en prestigiosos congresos internacionales de diversa envergadura.

SIMA nació hace siete años para hacer más simple el monitoreo y seguimiento de los cultivos, pudiendo tener el seguimiento desde el celular y sin tener que recorrer el campo semanalmente.

Hoy se ha convertido en la app líder del mercado agtech, con más de tres millones de hectáreas cubiertas, promoviendo una nueva forma de hacer agricultura, mediante la digitalización de los cultivos, el ahorro de tiempo en el lote, la unificación de criterios de monitoreo y la generación de reportes a medida, para lograr una toma de decisiones basada en datos precisos.