Aprendizaje federado en robots para detección temprana de enfermedades en cultivos en invernaderos.

• En los últimos años, el uso de la tecnología en el campo agrícola ha experimentado avances significativos, y uno de los desarrollos más prometedores es la aplicación de robots con en la detección de enfermedades en cultivos en invernaderos

• El uso de robots en la detección de enfermedades representa un avance significativo en la agricultura de precisión. Mediante el monitoreo continuo y la deteccióntempranadeenfermedades.

• La empresa se enfoca en brindar servicios de consultoría, aprovechando la inteligencia colectiva de los robots para proporcionar información precisa y oportuna,mejorandoasílaproductividadysostenibilidaddelaindustriaagrícola.

• Analizar los modelos y arquitecturas de aprendizaje profundo destinados a procesamiento de imágenes que cuenten con soporte de cuantización para emplear un conocimiento externo y afinarlos a las condiciones específicas de un invernadero y que el robot pueda tomar decisiones localmente.

• Determinar los requisitos computacionales que el robot necesita para que permitan compilar algoritmos de aprendizaje, sus modelos desarrollados y la transferencia de modelos de datos para de esta manera garantizar la confidencialidad de la información.

• Determinar los requerimientos de cómputo del modelo de aprendizaje para integrarlo al sistema robótico sin afectar el resto de sus funciones como su planificación de rutas.