A lo largo de su exposición, López presentó cómo estas herramientas transforman la gestión del agro en la región, pasando de los métodos tradicionales a una agricultura basada en datos y aprendizaje continuo.

Señaló que la " estrategia se basa en tres niveles. Primero, una base de Big Data Geoespacial capturada por satélites y drones. Segundo, el procesamiento con jerarquía de IA (como Machine Learning y Deep Learning) para detectar patrones. Y finalmente, la toma de decisiones diferenciada, que nos permite optimizar insumos desde la escala de un lote hasta una planificación regional".

La especialista destacó que "para alimentar estos modelos, se usan herramientas de vanguardia: desde ortomosaicos multiespectrales capturados por drones para zonificar lotes de cebolla, hasta tecnología LiDAR para medir la altura de los árboles y fotogrametría para calcular coberturas de copas con un detalle centimétrico".

En su presentación puso en valor la experiencia de algunos casos prácticos en los que se aplicó la nueva tecnología: cultivos de Servicios, índice verde (NDVI), humedad de suelo en la zona del sistema de riego del Río Dulce, metodología del Modelo Predictivo para algodón y alfalfa, procesos de modelado, caracterización en ensayo de larga duración, patrones de rendimiento en cluster, clasificación con Deep Learning para el mapeo de cultivos de invierno; entre otros.

La Licenciada López destacó finalmente que “el campo del futuro no solo cultiva alimentos; cultiva datos, procesa inteligencia y cosecha sustentabilidad."