El equipo Agropy del Hackathon CoAfina 2022 asume reto de MakeSens para dar respuesta inmediata a los campesinos de Latinoamérica de los cultivos más viables de acuerdo a datos medioambientales actualizados. De esta manera, desarrollamos CAMI (CAmpesinos y Mediciones ambIentales), un algoritmo diseñado para calcular los porcentajes de éxito de siembra de diferentes cultivos de acuerdo a parámetros como temperatura, humedad y precipitación.
Pero, somos más que líneas de código, queremos aportar nuestras semillas de conocimiento y tecnología para la agricultura sustentable ¡Crecemos juntos!
En Agropy creemos en las soluciones innovadoras, pero sabemos que tecnificar el sector agrario es un reto en sí mismo. Escoger los cultivos a sembrar en determinadas épocas del año lleva a un estudio de factores climáticos, el cual es complejo y multivariable. Esto lleva a la creación de CAMI, un algoritmo que aprovecha el vasto mundo de bases de datos de mediciones ambientales para su análisis e interpretación.
El cógido CAMI:
- Usuario: Fecha inicial y final.
- Empresa: Código de la estación climatológica (de acuerdo al lugar de interés), Token, parámetros a tomar y pesos de los parámetros (Temperatura, Humedad y precipitación), Datasets Cultivos.
- Se contrastan las condiciones ambientales registradas por la estación EVA con la base de datos de los parámetros óptimos para el éxito de cada cultivo.
- De acuerdo a la cercanía de las condiciones de la estación con la base de datos o parámetros óptimos de los cultivos le asigna un puntaje a cada una de las dimensiones (parámetros considerados)
- El puntaje total es la suma ponderada de los puntajes de cada dimensión. Es decir, se le asigna un peso a cada parámetro a cada dimensión.
- Se ofrece un listado que muestra los cultivos, ordenados de acuerdo al puntaje obtenido. Aquellos mejor clasificados son opciones que requieren menos cuidados para que su cosecha sea exitosa. -Se presenta este listado de recomendación para diversos periodos -Se presenta un listado de recomendación por mes dentro del periodo de tiempo requerido por el usuario.
Orden de los cultivos por probabilidad de éxito de acuerdo a condiciones climáticas por meses.
Considerar el parámetro de humedad como un factor de proliferación de hongos y hiervas, que afectan al desarrollo de los cultivos y, por tanto, en su rentabilidad económica.
Generar una nueva manera de hacer la penalización en la comparación del filtrado de los parámetros. Nueva manera de andar por los rangos de fechas.