Generación de valor agregado en polen mediante la determinación de su origen botánico a través de métodos de aprendizaje supervisado Nota de los editores: anteriormente conocido como “Predicción del origen botánico y geográfico del polen.”
Este sistema fue diseñado para “predecir la composición botánica y geográfica de polen corbicular mediante imágenes digitales y otras características de la muestra a través de aprendizaje supervisado”, con el fin de reducir costos y tiempo invertido en realizar este análisis. El sistema está suspendido.
- Fecha de publicación de esta ficha:
País
Entidad pública
Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria (AGROSAVIA)
Ubicación en la estructura del Estado
Nivel
Clasificación COFOG
Palabra clave
Usa datos personales
Estado conocido del proyecto
Potencial aporte a ODS
Aporte a procesos de gobierno (Clasificación nivel I JRC - UE)
Tipo de interacción (sí, no)
G2C
G2B
G2G
Clasificación OCDE por tipo de tarea (sí, no)
1. Reconocimiento
2. Detección de eventos
3. Predicción
4. Personalización
5. Soporte de interacción
6. Optimización orientada a objetivos
7. Razonamiento con estructura de conocimiento
¿Sistema previamente registrado en un repositorio anterior? (sí, no)
Nombre del repositorio
Sistemas automatizados de toma de decisiones en el sector público de Colombia (Versión V2) de la Universidad de los Andes
Fuentes primarias y secundarias del repositorio
Fuente DNP & Universidad del Rosario (2022). Resultados encuesta sobre sistemas de inteligencia artificial y sistemas de decisión automatizada usados en el sector público colombiano.
AGROSAVIA. (10 de julio de 2024). Respuesta a derecho de petición sobre el sistema Generación de valor agregado en polen mediante la determinación de su origen botánico a través de métodos de aprendizaje supervisado.