Multi-environment genomic prediction of plant traits using deep learners with dense architecture

Osval Antonio Montesinos-Lopez Jose Crossa (2018, [Artículo])

Shared Data Resources Deep Learning Genomic Prediction CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA ACCURACY GENOMICS NEURAL NETWORKS FORECASTING DATA MARKER-ASSISTED SELECTION

High-throughput plot-level quantitative phenotyping using convolutional neural networks on very high-resolution satellite images

Francisco Pinto Matthew Paul Reynolds Robert Furbank (2024, [Artículo])

Deep Learning Object-Based Image Analysis Optical Imagery CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA AGRICULTURE IMAGE ANALYSIS PLANT BREEDING REMOTE SENSING MACHINE LEARNING

Statistical machine-learning methods for genomic prediction using the SKM library

Osval Antonio Montesinos-Lopez Brandon Alejandro Mosqueda González Jose Crossa (2023, [Artículo])

Sparse Kernel Methods R package Statistical Machine Learning Genomic Selection CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA MARKER-ASSISTED SELECTION MACHINE LEARNING GENOMICS METHODS

Neural network assisted composition for piano in jazz

Ismael Medina Muñoz (2023, [Tesis de maestría])

Artificial Intelligence has taken an important role in activities that were once considered exclusively human. Generative AI is a vibrant area of research, with increasing interest in application fields related to the arts. The recent plethora of innovations in fields like visual arts and natural language processing, which are able to engage in dialogue with users, are just two examples of commercial applications that are driving innovation research for big tech giants. It would not be untrue to say that these innovations are shaping mankind’s development.

Music is an investigative field that presents a challenge. Musical theory itself is challenging for humans, and music is as diverse and rich as the cultures in which it has evolved. This research and proposal is intended as a novel approach to creating a generative artificial intelligence that assists in piano composition for jazz tunes. This genre was selected because of the challenge that its richness and complexity for musical execution and interpretation pose.

By using a Recurrent Neural Net to create new sequences of n-notes from an initial n-note set and using a probabilistic approach to set the duration of each note in the produced n-notes set, the generative artificial intelligence described in this document is the piano composer assistant for jazz tunes.

Inteligencia Artificial INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LAS TELECOMUNICACIONES DISPOSITIVOS DE GRABACIÓN DISPOSITIVOS DE GRABACIÓN

Los programas de medicina de precisión y los desafíos para la gestión de la salud pública

Guillermo Foladori Guillermo Foladori (2023, [Artículo, Artículo])

Varios países iniciaron programas para el desarrollo de medicina de precisión. Con miles o millones de datos de salud, priorizando los mapas genéticos, mediante inteligencia artificial se elaboran algoritmos que identifican subpoblaciones con susceptibilidad a determinadas enfermedades para luego establecer la correspondencia farmacogenómica con las medicinas adecuadas. Este artículo realiza una acotada caracterización de esta propuesta y sistematiza aspectos críticos para su implementación desde una perspectiva de salud pública. Dados los argumentos expuestos, resulta probable que la medicina personalizada lleve a una mayor desigualdad entre países y regiones y al interior de los diferentes sectores sociales.

Medicina de precisión Inteligencia artificial Farmacogenómica Tendencias socioeconómicas CIENCIAS SOCIALES; INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA; MEDICINA Y CIENCIAS DE LA SALUD CIENCIAS SOCIALES INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA MEDICINA Y CIENCIAS DE LA SALUD

La inteligencia artificial y sus modelos de redes neuronales

Alejandro E. Rodríguez-Sánchez (2024, [Artículo, Artículo])

Este artículo revisa qué son los modelos en la inteligencia artificial (IA), con especial énfasis en las redes neuronales artificiales y su capacidad para simular y predecir fenómenos complejos. Ejemplifica la aplicación multidisciplinaria de la IA en campos como la astronomía, destacando la imagen del primer agujero negro, y en biología molecular, con los avances de AlphaFold. Se resalta la necesidad de entender los modelos de IA más allá de su función técnica, subrayando su contribución al progreso científico. Concluye que la IA, a través de sus modelos, desempeña un papel crucial en el estudio de las regularidades de la naturaleza y de la sociedad.

Inteligencia artificial Redes neuronales artificiales Modelos cientificos Tecnología INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Estudio de la erosión costera en Cancún y la Riviera Maya, México

PEDRO ANTONIO GUIDO ALDANA ADRIANA MARIA RAMIREZ CAMPEROS SERGIO CRUZ LEON ARTURO BRUNO JUAREZ LEON (2009, [Artículo])

La zona turística de Cancún y la Riviera Maya, en el estado de Quintana Roo, constituye uno de los desarrollos turísticos más importantes de México. Debido a su ubicación geográfica, la región en estudio es altamente vulnerable a los ciclones tropicales. Mediante visitas técnica y el análisis de imágenes satelitales, especialistas del Instituto Mexicano de Tecnología del Agua, de la Universidad Autónoma de México y del Instituto Politécnico Nacional se dieron a la tarea de estudiar las posibles causas de la erosión costera con el fin de proponer algunas soluciones. Para lograr tal objetivo, la zona turística se caracterizó de acuerdo con su problemática particular. El análisis de la información obtenida permite afirmar que las causas de la erosión son tanto naturales (interacción de procesos climáticos, meteorológicos, hidrodinámicos y sedimentarios con la morfología costera) como antropogénicas (ocupación de la duna litoral por parte de particulares, construcción desordenada de obras de protección). Pudo concluirse que las soluciones propuestas para detener la erosión costera deberían seleccionarse desde un punto de vista integral y además ser blandas, como lo es la alimentación artificial con arena.

Playas Erosión de playas Alimentación artificial de arena CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA

Teacher training in the state of Chihuahua: Between the health challenge and teacher resilience

Evangelina Cervantes Holguín Pavel Roel Gutiérrez Sandoval Cely Celene Ronquillo Chávez (2023, [Artículo, Artículo])

The article proposes to recover the response of the Teacher Training and Updating Institutions in the state of Chihuahua regarding the various challenges imposed by the Coronavirus Disease (COVID-19). The qualitative exercise analyzes the experience of 10 institutions based on the voice of their students, teachers, and principals regarding changes in academic, administrative, and organizational processes. It is concluded that the pandemic has affected each institution in different ways and with diverse intensity. Despite the achievements, the experience analyzed reveals the relative success of the using virtual platforms in the face of three basic conditions: connectivity, technological competencies, and socio-emotional skills of the teaching staff. It highlights the importance of implementing tutoring, resilience, or awareness actions of teachers and students' needs, feelings, and sufferings. It is opportune to recover the experiences of other institutions and to question especially students, thesis students and graduates.

Acceso a la educación Aprendizaje en línea Educación a distancia Formación de docentes Tecnología educacional HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA Access to education online learning distance education teacher education educational technology

Una articulación fundamental: la emancipación

Nicolás Amoroso Boelcke (2023, [Capítulo de libro])

El concepto, la circunstancia de la enseñanza que aquí abordaremos, tiene el propósito de restituir ciertas situaciones que corresponden al propio ejercicio de la instrucción y a aquellas otras que hablan del acontecer, por ello el trabajo. Tiene las variables tanto de la experiencia real como de las otras sobre las que se han escrito, una de ellas, al final, plantea una situación paradójica que se refiere a la del maestro ignorante que, básicamente, tiene como propósito mostrar que el conocimiento es algo que está en el alumno y que el docente debe limitarse a tratar de que aflore y se exprese de la mejor manera posible. Nos habla de la independencia y de las características que puede tener una educación rigurosa y rígida, en contraposición con una más flexible. Lo mismo sucede con el pensamiento desde nuestra América, de la educación dependiente a una educación libertaria.

The concept, the circumstance of the teaching that we will address here has the purpose of restoring certain situations that correspond to the exercise itself as those others that speak of the happening for it the work. It has the variables of real experience as of the others about which they have been written, one of them, in the end, poses a paradoxical situation that refers to that of the ignorant teacher that, basically, has the purpose of showing that knowledge is something that is in the student and that the teacher must limit himself to trying to bring it out and express itself in the best possible way. It tells us about independence and the characteristics that a rigorous and rigid education can have with a more flexible one and the same happens with the thought from our America, from dependent education to a libertarian education.

Emancipación, docencia, alumnos, investigación, juego. Emancipation, teaching, students, research, play. Interaction analysis in education. Microteaching. Teacher-student relationships. Transformative learning. Educational innovations. Análisis de interacción en la educación. Relaciones maestro-estudiante. Aprendizaje transformador. Cambio educativo. LB1034 HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA PEDAGOGÍA TEORÍA Y MÉTODOS EDUCATIVOS

Big data, small explanatory and predictive power: Lessons from random forest modeling of on-farm yield variability and implications for data-driven agronomy

Martin van Ittersum (2023, [Artículo])

Context: Collection and analysis of large volumes of on-farm production data are widely seen as key to understanding yield variability among farmers and improving resource-use efficiency. Objective: The aim of this study was to assess the performance of statistical and machine learning methods to explain and predict crop yield across thousands of farmers’ fields in contrasting farming systems worldwide. Methods: A large database of 10,940 field-year combinations from three countries in different stages of agricultural intensification was analyzed. Random effects models were used to partition crop yield variability and random forest models were used to explain and predict crop yield within a cross-validation scheme with data re-sampling over space and time. Results: Yield variability in relative terms was smallest for wheat and barley in the Netherlands and for wheat in Ethiopia, intermediate for rice in the Philippines, and greatest for maize in Ethiopia. Random forest models comprising a total of 87 variables explained a maximum of 65 % of cereal yield variability in the Netherlands and less than 45 % of cereal yield variability in Ethiopia and in the Philippines. Crop management related variables were important to explain and predict cereal yields in Ethiopia, while predictive (i.e., known before the growing season) climatic variables and explanatory (i.e., known during or after the growing season) climatic variables were most important to explain and predict cereal yield variability in the Philippines and in the Netherlands, respectively. Finally, model cross-validation for regions or years not seen during model training reduced the R2 considerably for most crop x country combinations, while for wheat in the Netherlands this was model dependent. Conclusion: Big data from farmers’ fields is useful to explain on-farm yield variability to some extent, but not to predict it across time and space. Significance: The results call for moderate expectations towards big data and machine learning in agronomic studies, particularly for smallholder farms in the tropics where model performance was poorest independently of the variables considered and the cross-validation scheme used.

Model Accuracy Model Precision Linear Mixed Models CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA MACHINE LEARNING SUSTAINABLE INTENSIFICATION BIG DATA YIELDS MODELS AGRONOMY