Se realizará el segundo encuentro del Ciclo de Investigación y Networking organizado por el Área de Innovación perteneciente al Área de Vinculación dependiente de Vicerrectorado y a la Secretaría de Investigación, Internacionales y Posgrado de la UNCUYO que busca la transferencia y comunicación de trabajos de investigación con el objeto de vincular a los sectores socio productivos de la región. En esta instancia se presentará el proyecto sobre "Control y Seguimiento Estratégico del Agua para Riego" que pretende, a través de la innovación, creatividad y tecnología, optimizar del uso del agua y la energía en la agricultura del futuro.
Estarán a cargo de la presentación Luis A. Chiaramonte, Profesor de informática y Coordinador del Centro de Investigación del Instituto Tecnológico Universitario de la UNCUYO; Carlos Schilardi, Profesor Titular Cátedra de Hidrología Agrícola y Recurso Agua y de las Maestrías en Riego y Drenaje, y en Viticultura y Enología de la Facultad de Ciencias Agrarias de la UNCUYO; y Diego A. Molina, Profesor en Electrónica y Matemática en el Instituto Tecnológico Universitario (UNCUYO).
El proyecto apunta a poner al servicio de las empresas agroindustriales sistemas vigías de control autónomo basados en tecnologías emergentes, que permitan contribuir a la sostenibilidad de los recursos naturales.
Las inscripciones al primer encuentro están abiertas y se pueden realizar en el siguiente link.
Sobre el ciclo
En cada encuentro del Ciclo de Investigación y Networking se invita a investigadores o divulgadores para presentar su trabajo. La actividad está destinada a la comunidad de investigación de la Universidad, a investigadores de la provincia de Mendoza, empresas de todos los sectores productivos de Mendoza, Organizaciones de la Sociedad Civil y organismos de Gobierno.
El objetivo es promover la divulgación de las ciencias poniendo en valor a investigadores locales, en un formato desestructurado donde se ofrezca información científica a los sectores empresariales.
Se realizó un primer encuentro que abordó el "Machine Learning para asistir en la estimación de cosecha" sistema que permite entre otras cosas identificar con antelación el volumen a cosechar y la logística que se organiza alrededor de estas actividades.
