Se invita a la Comunidad de la FAI a presenciar la defensa de Tesis de Licenciatura en Sistemas de Informaci\u00f3n titulada \u00ab Un Enfoque Top-Down de Variedad de Contexto: Caso de estudio en la predicci\u00f3n del nivel de la napa fre\u00e1tica en el Alto Valle de R\u00edo Negro y Neuqu\u00e9n\u201d<\/p>\n\n\n\n
D\u00eda y hora:<\/strong> Martes 17 de junio a las 17 hs. Aula i11<\/p>\n\n\n\n Tesista<\/strong>: Walter Garrido<\/p>\n\n\n\n Directora<\/strong>: Agustina Buccella<\/p>\n\n\n\n Resumen<\/strong><\/p>\n\n\n\n La agricultura de precisi\u00f3n busca optimizar la producci\u00f3n agr\u00edcola mediante la incorporaci\u00f3n de tecnolog\u00edas que permitan un manejo m\u00e1s eficiente de los recursos. En este contexto, el monitoreo del nivel fre\u00e1tico cobra especial relevancia, ya que influye directamente en la gesti\u00f3n del riego y en la productividad de los cultivos. Sin embargo, el an\u00e1lisis de grandes vol\u00famenes de datos hidrol\u00f3gicos y clim\u00e1ticos representa un desaf\u00edo que puede ser abordado mediante el uso de Sistemas de Big Data.Esta tesis se motiva por la necesidad de aplicar enfoques anal\u00edticos avanzados para predecir el nivel fre\u00e1tico en zonas de producci\u00f3n agr\u00edcola. El objetivo principal es evaluar c\u00f3mo los Sistemas de Big Data, pueden contribuir a generar predicciones precisas a partir de datos clim\u00e1ticos e hidrol\u00f3gicos.La metodolog\u00eda adoptada se basa en un enfoque top-down, propuesto en trabajos previos del grupo de investigaci\u00f3n en el que se enmarca esta tesis. Esta metodolog\u00eda permite guiar el proceso desde la formulaci\u00f3n de hip\u00f3tesis hasta la obtenci\u00f3n de resultados concretos. Se desarrollan dos casos de dominio en la regi\u00f3n de Villa Regina, utilizando datos de la estaci\u00f3n meteorol\u00f3gica, niveles de r\u00edo y mediciones de freat\u00edmetros.Los resultados obtenidos muestran que, durante el per\u00edodo sin riego, los modelos LSTM (Long Short-Term Memory) permitieron realizar predicciones con un alto grado de precisi\u00f3n, utilizando variables clim\u00e1ticas e hidrol\u00f3gicas. Sin embargo, en el per\u00edodo con riego no se logr\u00f3 validar ninguna de las hip\u00f3tesis planteadas, lo que sugiere que la activaci\u00f3n del canal de riego y por ende el riego que se produce en la zona, podr\u00eda estar interfiriendo en el proceso de recarga de la napa fre\u00e1tica. Esta situaci\u00f3n plantea nuevos interrogantes que se proponen como trabajos futuros. Adem\u00e1s, se utiliz\u00f3 la herramienta CoVaMaT (Context-based Variety Management Tool) para documentar y almacenar la variedad de contexto identificada en los casos analizados, promoviendo la reutilizaci\u00f3n de activos en futuros desarrollos.En conclusi\u00f3n, este trabajo evidencia que el uso de metodolog\u00edas y tecnolog\u00edas para el desarrollo de Sistemas de Big Data en el dominio de la agricultura de precisi\u00f3n permite generar conocimiento valioso para la toma de decisiones en la gesti\u00f3n del agua subterr\u00e1nea en zonas agr\u00edcolas.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Invitaci\u00f3n a Defensa de Tesis de Licenciatura. Tesista: Walter Garrido. Directora:\u00a0 Agustina Buccella. D\u00eda y hora:\u00a0Martes 17 de junio a las 17 hs. 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