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1. (WO2018162778) PROCEDIMIENTO, SISTEMA, SISTEMA INFORMÁTICO Y PROGRAMA INFORMÁTICO PARA GENERAR DATOS DE UNA PREDICCIÓN DE ACOPIO DE UN PRODUCTO AGRÍCOLA
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Nº de publicación: WO/2018/162778 Nº de la solicitud internacional: PCT/ES2018/070167
Fecha de publicación: 13.09.2018 Fecha de presentación de la solicitud internacional: 07.03.2018
CIP:
G06F 17/00 (2006.01) ,G06N 3/00 (2006.01)
G FISICA
06
COMPUTO; CALCULO; CONTEO
F
TRATAMIENTO DE DATOS DIGITALES ELECTRICOS
17
Equipo o métodos de tratamiento de datos o de cálculo digital, especialmente adaptados para funciones específicas
G FISICA
06
COMPUTO; CALCULO; CONTEO
N
SISTEMAS DE COMPUTADORES BASADOS EN MODELOS DE CALCULO ESPECIFICOS
3
Sistemas de computadores basados en modelos biológicos
Solicitantes:
EASYTOSEE AGTECH SOCIEDAD LIMITADA [ES/ES]; Plaza Nueva 8 B, planta 4 41001 SEVILLA, ES
Personas inventoras:
ARJONA ANTOLÍN, Ricardo; ES
CARRILLO DONAIRE, Pedro; ES
ASENCIO CORTÉS, Gualberto; ES
MOLINA CABANILLAS, Miguel Ángel; ES
Mandataria/o:
CONTRERAS PÉREZ, Yahel; ES
Datos de prioridad:
P20173030608.03.2017ES
Título (EN) METHOD, SYSTEM, COMPUTER SYSTEM AND COMPUTER PROGRAM FOR GENERATING DATA REGARDING A PREDICTION OF THE STOCK OF AN AGRICULTURAL PRODUCT
(FR) PROCÉDÉ, SYSTÈME, SYSTÈME INFORMATIQUE ET PROGRAMME INFORMATIQUE POUR GÉNÉRER DES DONNÉES DE PRÉDICTION DE COLLECTE D’UN PRODUIT AGRICOLE
(ES) PROCEDIMIENTO, SISTEMA, SISTEMA INFORMÁTICO Y PROGRAMA INFORMÁTICO PARA GENERAR DATOS DE UNA PREDICCIÓN DE ACOPIO DE UN PRODUCTO AGRÍCOLA
Resumen:
(EN) The invention relates to a method, system, computer system and computer program for generating data regarding a prediction of the stock of an agricultural product that has a life cycle. The method comprises: receiving historic data corresponding to parameters of the life cycle and to stock that was produced under said parameters; generating training data from the historical data; performing a machine learning method using the training data to fit a “predictive” software program; receiving current data corresponding to parameters of the life cycle; and providing the current data to the predictive software to generate the corresponding stock prediction. The historical data include data from sensors of a farm that produced the product. The current data include data from sensors of a farm that is producing the product. The historical/current data can also correspond to, for example, parameters of the productive process and of the producer, and climatic, economic, phytopathological, logistic and commercial parameters, etc.
(FR) Procédé, système, système informatique et programme informatique pour générer des données de prédiction de la collecte d’un produit agricole qui présente un cycle de vie. Le procédé comprend la réception de données d’historique correspondant à des paramètres du cycle de vie et à une collecte réalisée sur la base desdits paramètres, la génération de données d’apprentissage à partir des données d’historiques, l’exécution d’un processus d’apprentissage machine à partir des données d’apprentissage pour ajuster un logiciel « prédictif », la réception de données actuelles correspondant aux paramètres du cycle de vie, et la fourniture des données actuelles au logiciel prédictif pour générer la prédiction de collecte correspondante. Les données d'historique incluent des données de capteurs situés dans une exploitation produisant le produit. Les données actuelles comprennent des données de capteurs situés dans une exploitation produisant le produit. Les données d'historique/actuelles peuvent également correspondre à des paramètres du processus de production, du producteur, climatologiques, économiques, phytopathologiques, logistiques, de marché, etc.
(ES) Procedimiento, sistema, sistema informático y programa informático para generar datos de una predicción de acopio de un producto agrícola que tiene un ciclo de vida. El procedimiento comprende: recibir datos históricos correspondientes a parámetros del ciclo de vida y a un acopio que se produjo bajo dichos parámetros; generar datos de aprendizaje a partir de los datos históricos; realizar un procedimiento de machine learning a partir de los datos de aprendizaje para ajustar un software "predictivo"; recibir datos actuales correspondientes a parámetros del ciclo de vida; y proporcionar los datos actuales al software predictivo para generar la correspondiente predicción de acopio. Los datos históricos incluyen datos de sensores de una explotación que produjo el producto. Los datos actuales incluyen datos de sensores de una explotación que está produciendo el producto. Los datos históricos/actuales pueden corresponder también a parámetros del proceso productivo, delproductor, climatológicos, económicos, fitopatológicos, logísticos, de mercado, etc.
Estados designados: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
African Regional Intellectual Property Organization (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Oficina Eurasiática de Patentes (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Oficina Europea de Patentes (OEP) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organización Africana de la Propiedad Intelectual (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Idioma de publicación: Español (ES)
Idioma de la solicitud: Español (ES)