Se invita a la Comunidad de la FAI a presenciar la defensa de Tesis de Licenciatura en Sistemas de Información titulada « Un Enfoque Top-Down de Variedad de Contexto: Caso de estudio en la predicción del nivel de la napa freática en el Alto Valle de Río Negro y Neuquén”
Día y hora: Martes 17 de junio a las 17 hs. Aula i11
Tesista: Walter Garrido
Directora: Agustina Buccella
Resumen
La agricultura de precisión busca optimizar la producción agrícola mediante la incorporación de tecnologías que permitan un manejo más eficiente de los recursos. En este contexto, el monitoreo del nivel freático cobra especial relevancia, ya que influye directamente en la gestión del riego y en la productividad de los cultivos. Sin embargo, el análisis de grandes volúmenes de datos hidrológicos y climáticos representa un desafío que puede ser abordado mediante el uso de Sistemas de Big Data.Esta tesis se motiva por la necesidad de aplicar enfoques analíticos avanzados para predecir el nivel freático en zonas de producción agrícola. El objetivo principal es evaluar cómo los Sistemas de Big Data, pueden contribuir a generar predicciones precisas a partir de datos climáticos e hidrológicos.La metodología adoptada se basa en un enfoque top-down, propuesto en trabajos previos del grupo de investigación en el que se enmarca esta tesis. Esta metodología permite guiar el proceso desde la formulación de hipótesis hasta la obtención de resultados concretos. Se desarrollan dos casos de dominio en la región de Villa Regina, utilizando datos de la estación meteorológica, niveles de río y mediciones de freatímetros.Los resultados obtenidos muestran que, durante el período sin riego, los modelos LSTM (Long Short-Term Memory) permitieron realizar predicciones con un alto grado de precisión, utilizando variables climáticas e hidrológicas. Sin embargo, en el período con riego no se logró validar ninguna de las hipótesis planteadas, lo que sugiere que la activación del canal de riego y por ende el riego que se produce en la zona, podría estar interfiriendo en el proceso de recarga de la napa freática. Esta situación plantea nuevos interrogantes que se proponen como trabajos futuros. Además, se utilizó la herramienta CoVaMaT (Context-based Variety Management Tool) para documentar y almacenar la variedad de contexto identificada en los casos analizados, promoviendo la reutilización de activos en futuros desarrollos.En conclusión, este trabajo evidencia que el uso de metodologías y tecnologías para el desarrollo de Sistemas de Big Data en el dominio de la agricultura de precisión permite generar conocimiento valioso para la toma de decisiones en la gestión del agua subterránea en zonas agrícolas.
