Una exploración por los avances del Machine Learning que optimizan la agricultura latinoamericana

Abstract

El presente trabajo analiza los avances y aplicaciones del Machine Learning en la agricultura latinoamericana, destacando su impacto en la optimización de procesos productivos y la sostenibilidad ambiental. A través de una revisión documental exhaustiva, se identificaron casos de uso relevantes en áreas como la predicción meteorológica, el monitoreo de plagas y enfermedades, la optimización del riego y el impacto económico y medioambiental. La metodología incluyó la recopilación y análisis sistemático de fuentes científicas, organizando la información en cuatro categorías principales para una visión integral de las contribuciones tecnológicas en el ámbito agrícola. Los resultados evidencian que el uso de modelos de Machine Learning, como redes neuronales y árboles de decisión, permite mejorar la toma de decisiones mediante la identificación de patrones complejos en grandes volúmenes de datos. Estas aplicaciones han optimizado el uso de recursos como el agua y los fertilizantes, reducido el impacto ambiental, y aumentado la productividad de los cultivos. Este trabajo destaca la necesidad de superar las brechas tecnológicas y económicas que limitan la adopción de estas herramientas en la región. A través de un análisis crítico de los casos documentados, se presentan recomendaciones prácticas para la implementación efectiva de Machine Learning en la agricultura.