Ciencia de datos aplicada a la explotación de subproductos agrícolas

  • Irma Noemí No, Instituto de Investigaciones en Ingeniería Industrial - I4, Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de Lomas de Zamora
  • Adalberto Mario Ascurra Instituto de Investigaciones en Ingeniería Industrial - I4, Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de Lomas de Zamora
  • Nadia D. Incaugarat Instituto de Investigaciones en Ingeniería Industrial - I4, Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de Lomas de Zamora
  • Renzo L. Paredes Instituto de Investigaciones en Ingeniería Industrial - I4, Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de Lomas de Zamora
Palabras clave: Biocombustibles, Aprendizaje Automático, Economía Circular, R-GIS

Resumen

El presente trabajo utiliza técnicas de aprendizaje automático para la localización ideal de una Planta Industrial productora de Bioetanol Lignocelu-lósico, considerando la demanda distribuida en las diferentes plantas mezclado-ras de biocombustibles autorizadas por la Secretaría de Energía de la República Argentina. En la investigación se sostienen supuestos de correlación sobre las vías de transporte involucradas en el tráfico hacia las empresas consideradas como potenciales destinos para el procesamiento del rastrojo de maíz, sorgo y sus derivados, asignando pesos provincia-localidad que influirán en la reco-mendación final. El trabajo realizado arroja una ubicación concordante con el desarrollo cartográfico basado en el transporte de los cultivos mencionados. El soporte informático elegido para este desarrollo posibilitó la generación de un documento a ser distribuido como reproducible en el lenguaje de código abierto R a través de su entorno de desarrollo gratuito RStudio. Se obtiene un punto muy cercano a la localidad de Las Rosas Provincia de Santa Fe, ubicación que es confirmada analizando los factores críticos de ingeniería asociados a esta geolocalización. Este proyecto básicamente favorece las economías regionales, generando fuentes de empleo genuino y dando valor agregado a subproductos del sorgo y el maíz en el marco de las economías circulares.

Publicado
2022-12-26
Cómo citar
No, I., Ascurra, A., Incaugarat, N., & Paredes, R. (2022). Ciencia de datos aplicada a la explotación de subproductos agrícolas. Memorias De Las JAIIO, 8(4), 205-206. Recuperado a partir de https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/JAIIO/article/view/437
Sección
CAI - Congreso Argentino de AgroInformática