Descripción

El proyecto Envirovisión busca reducir las emisiones de CO2 y mitigar el cambio climático a través del uso de tecnologías emergentes aplicadas a los cultivos regenerativos de tomate. Su objetivo principal es optimizar la captación de carbono mediante la implementación de un modelo de regresión lineal multivariable, utilizando datos obtenidos en tiempo real por sensores IoT. Estos sensores miden variables como humedad del suelo, temperatura, luz solar, biomasa y concentración de CO2, factores clave en la absorción de este gas. La metodología incluye la recopilación de datos a través de sensores IoT conectados a una plataforma en la nube. Luego, se emplean herramientas de ciencia de datos para limpiar y analizar los datos. El modelo matemático de regresión multivariable permite predecir los niveles de CO2 absorbidos por los cultivos según las condiciones ambientales, ajustando continuamente sus predicciones mediante inteligencia artificial (IA) y machine learning. El impacto logrado es significativo en dos aspectos clave: en la reducción de emisiones de CO2 y en la mejora de la eficiencia agrícola. Además, el proyecto promueve la sostenibilidad ambiental al proporcionar recomendaciones prácticas para optimizar las condiciones de cultivo, contribuyendo a la lucha contra el cambio climático y creando un sistema agrícola más eficiente.

Institución educativa

Jorge Gaitán Cortés

Ubicación

Cundinamarca, Bogotá D.C.

Docente lider

Wilson