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Chileoliva se encuentra procesando los datos de empresas para correr el Modelo Predictivo en aceite de oliva

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Durante los años 2016 a 2019, Chileoliva realizó el proyecto “Modelo de predicción de aceite de oliva, basado en variables agronómicas y ambientales de fácil medición, que aumenten la competitividad y la eficiencia de la industria”, esto con el apoyo de Corfo a través de la herramienta Bienes Públicos Estratégicos de Alto Impacto para la Competitividad.

El proyecto se desarrolló con la Universidad de Chile donde se trabajó con los expertos Claudio Pastenes en el área fisiológica, Mauricio Galleguillos y Bryan Casanova para el desarrollo del Modelo Predictivo con herramientas de Machine Learning.

Este proyecto tuvo como objetivo general incrementar la eficiencia en la producción de aceite de oliva en base a un modelo predictivo de rendimiento y la ponderación de factores determinantes la acumulación de aceite en el fruto, a fin de permitir mejorar la rentabilidad de la industria. Se trabajó principalmente en la variedad Arbequina plantada en marco super intensivo.

Actualmente el equipo de Chileoliva con la Universidad de Chile se encuentra procesando los datos entregados por los productores de aceite para realizar las predicciones 2020 a través del modelo predictivo y se espera tener los resultados para las empresas durante la última semana de marzo aportando asi a la toma de decisiones de sus productores, así como también a la comprensión de los resultados productivos de la temporada 2020.

Las empresas interesadas en saber cómo funciona este modelo y como participar en él deben contactarse con Pamela González pgonzalez@chileoliva.cl