Como emprendedor social que trabaja en esta área, creo que existe una inmensa aplicación potencial de la ingeniería informática en la agricultura en la India. La agricultura sostenible debe centrarse en el medio ambiente, la productividad, los riesgos y las ganancias. He compartido una lista de áreas potenciales clave en las que los informáticos deben centrar su investigación a continuación. Esta es mi investigación y estoy seguro de que existen más áreas que requieren atención urgente.
- Uso de agricultura de precisión visual basada en SIG (Sistema de Información Geográfica) para usar pesticidas y fertilizantes agrícolas de manera más eficiente
- Uso de redes neuronales para mejorar la producción del procesamiento agrícola (análisis y predicción de parámetros mecánicos)
- Uso de CAD (diseño asistido por computadora) para mejorar el diseño y el rendimiento de equipos agrícolas
- Uso de una red híbrida para construir plataformas de intercambio de información (gobierno electrónico, clima, prácticas agrícolas, grupos de expertos, etc.)
- Uso de imágenes inducidas por láser para la detección de contaminación de productos agrícolas.
- Uso de la alineación de secuencias en biología molecular para mejorar la calidad del cultivo.
- Desarrollo de plataformas de comercio electrónico (venta de semillas, venta de productos, información de precios, etc.) para impulsar la economía agrícola
- Trabajando para mejorar los sistemas de adquisición de imágenes a baja altitud
- Optimización de modelos de riego mediante algoritmos genéticos.
- Diseño en desarrollo para sistemas automatizados de clasificación de productos agrícolas.
- Creación de mapeo GIS y MCE (Evaluación de Criterios Múltiples) para la evaluación de la calidad de la tierra
- Uso de la técnica de la máquina de vectores de soporte (SVM) para el pronóstico del contenido de agua del suelo
- Uso de técnicas 3S (Teledetección, GPS y SIG) para predecir accidentes geográficos y cambios climáticos
- Creación de algoritmos de simulación para la optimización de métodos de pulverización de pesticidas y fertilizantes.
- Ayudando al desarrollo de sistemas de monitoreo inalámbrico sostenibles (de largo alcance, automáticos, etc.)
- Desarrollo de mapas de distribución espacial de nutrientes del suelo.
- Desarrollo de cuadrícula de cálculo geoespacial para experimentos agrícolas digitales.
- Creación de segmentación de imágenes de hojas de enfermedades de cultivos utilizando técnicas de análisis de imágenes
