Aplicación de Inteligencia Artificial sobre infraestructuras IoT para automatizar y optimizar los procesos de agricultura intensiva en invernaderos.
type: CreativeWork
description: La agenda de desarrollo sostenible (Sustainable Development Goals, SDG) de las Naciones Unidas establece una serie de objetivos con el fin de erradicar la pobreza, proteger el planeta y asegurar la prosperidad de sus ciudadanos. Entre estos objetivos se destacan: (6) “Garantizar la disponibilidad y la gestión sostenible del agua y el saneamiento para todos”, (13) “Adoptar medidas urgentes para combatir el cambio climático y sus efectos” y (15) “Proteger, restaurar y promover el uso sostenible de los ecosistemas terrestres, gestionar de forma sostenible los bosques, luchar contra la desertización, detener e invertir la degradación del suelo y frenar la pérdida de biodiversidad”. Los procesos industriales y, en concreto, los procesos de agricultura intensiva, son una de las principales amenazas para cumplir con los SDGs. Sin embargo, los avances tecnológicos en materias como la Inteligencia Artificial (Artificial Intelligence, AI), la Computación de Alto Rendimiento (High Performance Computing, HPC) o el Internet de las Cosas (Internet of Things, IoT) permiten aumentar la productividad de estos procesos reduciendo su impacto medioambiental y ecosistémico. La investigación desarrollada en la presente tesis doctoral pretende establecer un marco de trabajo donde aprovechar los avances tecnológicos desarrollados en estas disciplinas, es decir, AI, HPC e IoT, para optimizar y reducir el impacto de los procesos industriales más agresivos para el medioambiente. En concreto, esta tesis doctoral se desarrollará en el contexto de agricultura intensiva en invernaderos, un sector de un gran valor estratégico, comercial e incluso humanitario para garantizar el acceso a los alimentos a toda la humanidad, centrándose en tres puntos clave: (1) la generación de técnicas de AI de bajo consumo que puedan ser ejecutados en plataformas con reducidas capacidades de cómputo, tales como dispositivos IoT; (2) la creación de una infraestructura que permite entrenar, desplegar y predecir con té…
abstract: La agenda de desarrollo sostenible (Sustainable Development Goals, SDG) de las Naciones Unidas establece una serie de objetivos con el fin de erradicar la pobreza, proteger el planeta y asegurar la prosperidad de sus ciudadanos. Entre estos objetivos se destacan: (6) “Garantizar la disponibilidad y la gestión sostenible del agua y el saneamiento para todos”, (13) “Adoptar medidas urgentes para combatir el cambio climático y sus efectos” y (15) “Proteger, restaurar y promover el uso sostenible de los ecosistemas terrestres, gestionar de forma sostenible los bosques, luchar contra la desertización, detener e invertir la degradación del suelo y frenar la pérdida de biodiversidad”. Los procesos industriales y, en concreto, los procesos de agricultura intensiva, son una de las principales amenazas para cumplir con los SDGs. Sin embargo, los avances tecnológicos en materias como la Inteligencia Artificial (Artificial Intelligence, AI), la Computación de Alto Rendimiento (High Performance Computing, HPC) o el Internet de las Cosas (Internet of Things, IoT) permiten aumentar la productividad de estos procesos reduciendo su impacto medioambiental y ecosistémico. La investigación desarrollada en la presente tesis doctoral pretende establecer un marco de trabajo donde aprovechar los avances tecnológicos desarrollados en estas disciplinas, es decir, AI, HPC e IoT, para optimizar y reducir el impacto de los procesos industriales más agresivos para el medioambiente. En concreto, esta tesis doctoral se desarrollará en el contexto de agricultura intensiva en invernaderos, un sector de un gran valor estratégico, comercial e incluso humanitario para garantizar el acceso a los alimentos a toda la humanidad, centrándose en tres puntos clave: (1) la generación de técnicas de AI de bajo consumo que puedan ser ejecutados en plataformas con reducidas capacidades de cómputo, tales como dispositivos IoT; (2) la creación de una infraestructura que permite entrenar, desplegar y predecir con té…
author: Morales García, Juan
language: es
keywords: Inteligencia Artificial, Aprendizaje Máquina, Aprendizaje Profundo, Internet de las Cosas, Computación en el Borde, Computación de Alto Rendimiento, Invernaderos inteligentes
license: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
date published: 2023
date modified: 2026-07-24T03:17:47Z
provider: Universidad Catolica de Murcia - Doctoral
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Universidad Catolica de Murcia - Doctoral

PropertyValue
property ID: Handle
value: http://hdl.handle.net/10952/6500