Investigación en el uso de IA cuántica para la predicción de rendimiento de cultivos

La predicción del rendimiento de cultivo es fundamental en la toma de decisiones a nivel local, regional y global, ya que permite asegurar el suministro de comida. El rendimiento futuro de un campo de cultivo, no únicamente le sirve al agricultor para tomar decisiones económicas y gestión informadas, también le sirve a las naciones en sus esfuerzos para combatir el hambre.

Dentro del proyecto AgrarIA, estamos trabajando en una prueba de concepto para la predicción del rendimiento de cultivos agrícolas usando la computación cuántica. El objetivo de es piloto, que estamos llevando a cabo GMV y CSIC, es procesar imágenes satelitales para desarrollar un predictor para el rendimiento de cultivos basado en aprendizaje automático cuántico, o QML (del inglés, Quantum Machine Learning).