{"id":200794,"date":"2024-10-18T20:16:22","date_gmt":"2024-10-18T23:16:22","guid":{"rendered":"https:\/\/embarcados.com.br\/?p=200794"},"modified":"2024-11-11T20:56:24","modified_gmt":"2024-11-11T23:56:24","slug":"agronomia-y-algoritmos-para-cultivar-la-agricultura-de-nueva-generacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/embarcados.com.br\/es\/agronomia-y-algoritmos-para-cultivar-la-agricultura-de-nueva-generacion\/","title":{"rendered":"Agronom\u00eda y algoritmos para cultivar la agricultura de nueva generaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_2 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">\u00cdNDICE DE CONTE\u00daDO<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Alternar tabla de contenidos\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #333333;color:#333333\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #333333;color:#333333\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 eztoc-toggle-hide-by-default' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/embarcados.com.br\/es\/agronomia-y-algoritmos-para-cultivar-la-agricultura-de-nueva-generacion\/#Mas-que-maquinas-Crear-agentes-de-decision-para-los-agricultores\" >M\u00e1s que m\u00e1quinas: Crear agentes de decisi\u00f3n para los agricultores<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/embarcados.com.br\/es\/agronomia-y-algoritmos-para-cultivar-la-agricultura-de-nueva-generacion\/#Caso-practico-de-precision-La-gestion-de-cultivos-de-alta-tecnologia-de-un-agricultor\" >Caso pr\u00e1ctico de precisi\u00f3n: La gesti\u00f3n de cultivos de alta tecnolog\u00eda de un agricultor<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/embarcados.com.br\/es\/agronomia-y-algoritmos-para-cultivar-la-agricultura-de-nueva-generacion\/#La-crisis-de-conectividad-de-la-agricultura\" >La crisis de conectividad de la agricultura<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/embarcados.com.br\/es\/agronomia-y-algoritmos-para-cultivar-la-agricultura-de-nueva-generacion\/#El-camino-a-seguir-Superar-los-obstaculos-para-impulsar-un-progreso-duradero\" >El camino a seguir: Superar los obst\u00e1culos para impulsar un progreso duradero<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n\n<p>La agricultura de precisi\u00f3n aprovecha la tecnolog\u00eda para mejorar la productividad de los cultivos y fundamentar la toma de decisiones en las explotaciones. Sus principios b\u00e1sicos consisten en utilizar los datos para comprender la variabilidad y, a continuaci\u00f3n, orientar las intervenciones a las necesidades espec\u00edficas de cada campo. <\/p>\n\n<p>Al evaluar y responder a las diferencias matizadas dentro de las explotaciones, en lugar de adoptar un enfoque general de talla \u00fanica, las pr\u00e1cticas de agricultura de precisi\u00f3n pretenden aumentar la eficiencia, la productividad, la rentabilidad y la sostenibilidad. Este concepto basado en los datos se ha adoptado cada vez m\u00e1s en todo el mundo para ayudar a hacer frente a la creciente demanda de alimentos, conservando al mismo tiempo los recursos y el medio ambiente. <\/p>\n\n<p>Este blog profundiza en los retos a los que se enfrentan los agricultores, d\u00f3nde la tecnolog\u00eda est\u00e1 preparada para resolverlos y d\u00f3nde se queda corta. En su mayor\u00eda, los agricultores est\u00e1n deseosos de adoptar la tecnolog\u00eda de precisi\u00f3n y cuentan con los ingenieros para hacerla viable cuanto antes. <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-more-than-machines-crafting-decision-agents-for-farmers\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Mas-que-maquinas-Crear-agentes-de-decision-para-los-agricultores\"><\/span>M\u00e1s que m\u00e1quinas: Crear agentes de decisi\u00f3n para los agricultores<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>A escala mundial, el reto global para los agricultores es producir alimentos suficientes para alimentar a diez mil millones de personas en 2050, reduciendo al mismo tiempo el impacto sobre el agricultor, la explotaci\u00f3n y el medio ambiente.<sup><a href=\"https:\/\/resources.mouser.com\/explore-all\/agronomy-and-algorithms-to-cultivate-next-gen-farming#_edn1\">[1]<\/a><\/sup> La agricultura tiene pocas garant\u00edas, y los agricultores se enfrentan a un aluvi\u00f3n de variables que escapan a su control: cada estaci\u00f3n, cada d\u00eda y cada hora pueden ser muy diferentes.<\/p>\n\n<p>Intervenci\u00f3n en el Grupo de Trabajo sobre Conectividad de la Agricultura de Precisi\u00f3n de la FCC,<sup><a href=\"https:\/\/resources.mouser.com\/explore-all\/agronomy-and-algorithms-to-cultivate-next-gen-farming#_edn2\">[2]<\/a><\/sup> Ryan M. Krogh, Director de Sistemas de Producci\u00f3n y Gesti\u00f3n de Programas de John Deere, esboz\u00f3 el primer reto cr\u00edtico. Krogh explic\u00f3 que, para los agricultores, muchas variables clave escapan a su control. Por tanto, como criterio fundamental, las tecnolog\u00edas agr\u00edcolas deben permitir gestionar las incertidumbres, ayudando a los agricultores a inclinar a su favor la inevitable volatilidad.  <\/p>\n\n<p>Un segundo reto importante es la mano de obra. Seg\u00fan el Censo de Agricultura 2022 del Departamento de Agricultura de EEUU (USDA), los agricultores de EEUU trabajan muchas horas.<sup><a href=\"https:\/\/resources.mouser.com\/explore-all\/agronomy-and-algorithms-to-cultivate-next-gen-farming#_edn3\">[3]<\/a><\/sup> Seg\u00fan los datos de 2016, las horas semanales en la explotaci\u00f3n de los principales operadores agr\u00edcolas variaban significativamente en funci\u00f3n del tipo de producto. Los productores de leche son los que m\u00e1s trabajan, con 64 horas semanales, mientras que los que gestionan explotaciones de algod\u00f3n, cacahuetes y arroz tambi\u00e9n trabajan m\u00e1s de 40 horas. Es importante se\u00f1alar que muchos agricultores tambi\u00e9n trabajan fuera de la explotaci\u00f3n para llegar a fin de mes.   <\/p>\n\n<p>La tecnolog\u00eda es una forma l\u00f3gica de ayudar a los agricultores a trabajar de forma m\u00e1s inteligente. Krogh dijo que es importante no pensar en la automatizaci\u00f3n agr\u00edcola como una pieza de equipo, sino como un grupo de ingenieros, agricultores y expertos en log\u00edstica metidos en esa m\u00e1quina para hacer que algo suceda por una raz\u00f3n. En la automatizaci\u00f3n agr\u00edcola, la tecnolog\u00eda debe ayudar al agricultor a tomar decisiones basadas en lo que ocurre en cada momento, aumentando al mismo tiempo la rentabilidad, la sostenibilidad y la productividad.  <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-precision-case-study-one-farmer-s-high-tech-crop-management\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Caso-practico-de-precision-La-gestion-de-cultivos-de-alta-tecnologia-de-un-agricultor\"><\/span>Caso pr\u00e1ctico de precisi\u00f3n: La gesti\u00f3n de cultivos de alta tecnolog\u00eda de un agricultor<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>Un ejemplo de toma de decisiones basada en la tecnolog\u00eda procede de Andrew Nelson, agricultor de quinta generaci\u00f3n e ingeniero de software, que aprovecha la previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica hiperlocal en su granja de 7500 acres del este del estado de Washington.<sup><a href=\"https:\/\/resources.mouser.com\/explore-all\/agronomy-and-algorithms-to-cultivate-next-gen-farming#_edn4\">[4]<\/a><\/sup> Nelson utiliza dispositivos IoT como sensores por todos sus campos para medir la temperatura del suelo y del aire ambiente. Introduce los datos de estos sensores a trav\u00e9s de una combinaci\u00f3n de sat\u00e9lites, <sup>LoRA\u00ae<\/sup>, telefon\u00eda m\u00f3vil y <sup>Wi-Fi\u00ae<\/sup> en <a href=\"https:\/\/www.microsoft.com\/en-us\/research\/project\/project-farmvibes\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">el Proyecto FarmVibes de Microsoft Research<\/a>. El Proyecto FarmVibes produce entonces predicciones de temperatura microclim\u00e1tica a nivel de campo, ayudando a Nelson a generar predicciones personalizadas del riesgo de heladas para cada campo agr\u00edcola. Como los modelos est\u00e1n entrenados con datos reales del microclima de la granja, pueden predecir el potencial de heladas durante la noche con mucha m\u00e1s precisi\u00f3n que los informes meteorol\u00f3gicos generales.   <\/p>\n\n<p>Predecir con exactitud la aparici\u00f3n de heladas permite dirigir con precisi\u00f3n los productos qu\u00edmicos y los tratamientos de protecci\u00f3n de cultivos para maximizar el rendimiento. Si una helada tard\u00eda amenaza zonas productivas de un campo, Nelson puede utilizar la orientaci\u00f3n del sistema para saber exactamente cu\u00e1ndo aplicar tratamientos preventivos de pulverizaci\u00f3n. <\/p>\n\n<p>Los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico (ML) del Proyecto FarmVibes proporcionan una orientaci\u00f3n hiperlocal similar, emparejando los datos meteorol\u00f3gicos con los sensores de humedad del suelo a trav\u00e9s de los campos. Al intentar planificar las operaciones de campo, puede ayudar a comprender el grado de saturaci\u00f3n del suelo en todo el campo y determinar si debe intentar realizar operaciones de campo con maquinaria pesada. Esto permite una gesti\u00f3n proactiva del campo.  <\/p>\n\n<p>En esencia, Nelson demuestra c\u00f3mo la inteligencia artificial (IA) y los modelos de ML pueden transformar los datos brutos de los sensores en ideas procesables para el agricultor, teniendo en cuenta las condiciones \u00fanicas de esa explotaci\u00f3n. A medida que crezcan las redes de sensores en la agricultura, para aumentar el valor de los datos se necesitar\u00e1n sistemas inteligentes que adapten la informaci\u00f3n general a recomendaciones espec\u00edficas para cada campo. <\/p>\n\n<p>Nelson tambi\u00e9n utiliza drones con IA y c\u00e1maras visuales, multiespectrales o de \u00edndice de vegetaci\u00f3n de diferencia normalizada (NDVI) (que captan la luz roja e infrarroja cercana reflejada por las plantas) para detectar mejor las malas hierbas y rociar s\u00f3lo las zonas que requieren tratamiento. Las im\u00e1genes muestran v\u00edvidamente los lugares donde las malas hierbas est\u00e1n invadiendo las hileras de cultivo. Como ser\u00eda poco pr\u00e1ctico escanear manualmente las im\u00e1genes de los drones en miles de hect\u00e1reas para identificar los focos de malas hierbas, Nelson utiliza modelos de IA entrenados en im\u00e1genes de drones etiquetados que pueden analizar autom\u00e1ticamente cada imagen a medida que se captura. Los modelos identifican y cartograf\u00edan las malas hierbas del campo con coordenadas geogr\u00e1ficas precisas.   <\/p>\n\n<p>Al saber exactamente qu\u00e9 partes del campo requieren intervenci\u00f3n, Nelson puede aprovechar la tecnolog\u00eda de control autom\u00e1tico de boquillas basada en GPS de su equipo de pulverizaci\u00f3n para dirigir las aplicaciones exclusivamente a las hileras infestadas de malas hierbas. Esto permite un incre\u00edble aumento de la eficacia en comparaci\u00f3n con la pulverizaci\u00f3n generalizada. La tecnolog\u00eda permite un tratamiento m\u00e1s preciso del campo utilizando una fracci\u00f3n de los herbicidas, lo que se traduce directamente en un ahorro de costes y una mejor protecci\u00f3n de las tierras y las comunidades.  <\/p>\n\n<p>Es una soluci\u00f3n mejor, pero Nelson se\u00f1ala que no est\u00e1 exenta de dificultades. Nelson afirma que un problema importante es la conectividad: \u00abEstamos trabajando en ello con Microsoft, pero hay que conseguir que el dispositivo se conecte de forma econ\u00f3mica en distancias muy largas; es un problema muy dif\u00edcil. El t\u00e9rmino medio del ancho de banda es muy dif\u00edcil de desplegar de forma rentable en una granja\u00bb. <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-agriculture-s-connectivity-crisis\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"La-crisis-de-conectividad-de-la-agricultura\"><\/span>La crisis de conectividad de la agricultura<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>Aparte del coste y de la necesidad de proteger los componentes contra las duras condiciones de los entornos agr\u00edcolas, el impedimento m\u00e1s importante para incorporar este tipo de tecnolog\u00eda es la conectividad. Un ingeniero s\u00f3lo puede llegar hasta cierto punto para resolver ese problema.   <\/p>\n\n<p>Internet de alta velocidad s\u00f3lo est\u00e1 disponible en algunas comunidades rurales, y las opciones de Internet son limitadas en general. Aunque un agricultor consiga un excelente servicio de alta velocidad en su casa o granero, no resolver\u00e1 el problema fundamental: un centro de mando debe ser m\u00f3vil porque el agricultor no se queda quieto. <\/p>\n\n<p>Por ejemplo, un tractor aut\u00f3nomo dispondr\u00e1 de edge computing en la m\u00e1quina con toda la inteligencia para ejecutar el trabajo. Aun as\u00ed, la autonom\u00eda necesita comunicaci\u00f3n y conectividad continuas, porque si el tractor no sabe lo que est\u00e1 viendo, necesitar\u00e1 intervenci\u00f3n. Esa intervenci\u00f3n podr\u00eda consistir en que una persona consultara una aplicaci\u00f3n m\u00f3vil y ordenara al tractor que se moviera alrededor del objeto, pasara por encima de \u00e9l o se detuviera hasta que alguien pudiera moverlo. Se trata de una simple se\u00f1al inal\u00e1mbrica, \u00bfno?   <\/p>\n\n<p>Pero conseguir se\u00f1ales inal\u00e1mbricas consistentes puede ser muy dif\u00edcil en muchos tipos de tierras de cultivo. La infraestructura de conectividad depende de que las torres de telefon\u00eda m\u00f3vil y radio est\u00e9n al alcance de la vista. A medida que la maquinaria agr\u00edcola se desplaza por colinas, valles, \u00e1rboles o incluso vastos espacios, puede perder la l\u00ednea de visi\u00f3n con una torre. Esto significa que la se\u00f1al se interrumpe o se pierde por completo.   <\/p>\n\n<p>El mismo problema se aplica a los sensores colocados en los campos para recoger datos. Si una colina bloquea la vista de una torre, es posible que ese sensor no pueda transmitir sus datos a los sistemas agr\u00edcolas, o que la conexi\u00f3n sea intermitente, ya que las se\u00f1ales entran y salen del alcance. Esto es un gran problema si un agricultor quiere aprovechar todos los datos de los equipos y sensores de campo para obtener informaci\u00f3n operativa. La conectividad inconsistente hace que muchos de esos datos sean inaccesibles cuando se necesitan para tomar decisiones cr\u00edticas.   <\/p>\n\n<p>El coste es un problema, incluso si la explotaci\u00f3n se extiende a lo largo de kil\u00f3metros de terreno llano. Un sistema de vigilancia remota de cultivos que requiera la colocaci\u00f3n de cientos o miles de c\u00e1maras y sensores de suelo a 5-10 US$ al mes por conexi\u00f3n celular se convierte r\u00e1pidamente en bastante costoso. <\/p>\n\n<p>Esta din\u00e1mica limita gravemente la viabilidad de las soluciones basadas en sensores para la agricultura. S\u00f3lo algunos agricultores pueden justificar el gasto de cientos de miles al a\u00f1o en planes de datos celulares para habilitar software o an\u00e1lisis basados en sensores. <\/p>\n\n<p>Sin embargo, varias tecnolog\u00edas inal\u00e1mbricas nuevas ofrecen la esperanza de reducir radicalmente estos costes de conectividad:<\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Opciones LPWAN:<\/strong> Redes como LoRaWAN o Sigfox proporcionan conectividad de bajo ancho de banda y largo alcance espec\u00edficamente para dispositivos IoT. Al limitar el rendimiento, pueden permitir a\u00f1os de duraci\u00f3n de la bater\u00eda y tarifas de datos muy bajas: tan s\u00f3lo 1 $ por dispositivo al a\u00f1o. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Espacios Blancos de Televisi\u00f3n:<\/strong> Se est\u00e1 intentando utilizar las frecuencias de TV no utilizadas entre canales para datos de banda ancha. Como estas frecuencias se propagan m\u00e1s lejos que las celulares y penetran mejor en los edificios y el terreno, se necesitan menos torres para la cobertura. Esto significa Internet inal\u00e1mbrico para las zonas rurales a un coste menor.  <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Sat\u00e9lites de \u00f3rbita terrestre baja:<\/strong> Las empresas privadas de constelaciones de sat\u00e9lites est\u00e1n lanzando miles de sat\u00e9lites para proporcionar Internet por sat\u00e9lite global y asequible, con un ancho de banda y una latencia decentes. A medida que bajen los costes, esto podr\u00eda permitir una conectividad de bajo coste en cualquier lugar. <\/li>\n<\/ul>\n\n<p>En los pr\u00f3ximos a\u00f1os, \u00e9stas y otras innovaciones relacionadas podr\u00edan eliminar la conectividad como barrera para la adopci\u00f3n de tecnolog\u00eda en la agricultura. Con unos costes operativos bajos, casi cualquier sensor o soluci\u00f3n de hardware ser\u00e1 entonces viable bas\u00e1ndose en las ganancias de productividad m\u00e1s que en los costes de los datos. Pero hoy en d\u00eda, resolver la cuesti\u00f3n fundamental de la conectividad fiable y de bajo coste a larga distancia en el campo ondulado sigue siendo un reto activo.  <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-the-path-ahead-overcoming-hurdles-to-drive-lasting-progress\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"El-camino-a-seguir-Superar-los-obstaculos-para-impulsar-un-progreso-duradero\"><\/span>El camino a seguir: Superar los obst\u00e1culos para impulsar un progreso duradero<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>La tecnolog\u00eda en la agricultura est\u00e1 preparada para transformar la productividad y la sostenibilidad en la granja mediante una mayor conexi\u00f3n, automatizaci\u00f3n y utilizaci\u00f3n de datos. La computaci\u00f3n en nube y la IA est\u00e1n impulsando un enorme progreso en el aprovechamiento de la tecnolog\u00eda adaptada a la agricultura. Sin embargo, a\u00fan existen barreras cr\u00edticas que restringen la adopci\u00f3n generalizada por parte de los agricultores medios. Sigue siendo imperativo resolver los retos persistentes de la conectividad fiable, la interoperabilidad, la usabilidad y los costes.   <\/p>\n\n<p>El aspecto operativo de la agricultura tambi\u00e9n merece m\u00e1s atenci\u00f3n por parte de los tecn\u00f3logos. Probar las innovaciones en condiciones reales de trabajo en las granjas permite dise\u00f1ar para necesidades pragm\u00e1ticas. A medida que los innovadores sigan abordando los acuciantes puntos d\u00e9biles, la tecnolog\u00eda promete conducir a la agricultura hacia un futuro m\u00e1s preciso, eficiente y responsable con el medio ambiente, manteniendo la productividad al tiempo que se estabilizan los cimientos de los que dependen los alimentos y las comunidades. Para aprovechar todo el potencial de la tecnolog\u00eda en la agricultura es necesario integrarla en el contexto de la agricultura moderna.   <\/p>\n\n[1] <a href=\"https:\/\/www.wri.org\/insights\/how-sustainably-feed-10-billion-people-2050-21-charts.\">https:\/\/www.wri.org\/insights\/how-sustainably-feed-10-billion-people-2050-21-charts.<\/a><\/p>\n\n[2] https:\/\/www.fcc.gov\/news-events\/events\/2023\/11\/precision-ag-connectivity-task-force-meeting-november-2023<\/p>\n\n[3] https:\/\/www.nass.usda.gov\/Publications\/AgCensus\/2022\/Full_Report\/Volume_1,_Chapter_1_US\/usv1.pdf<\/p>\n\n[4] &amp;Andrew Nelson, entrevista con el autor<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La agricultura de precisi\u00f3n aprovecha la tecnolog\u00eda para mejorar la productividad de los cultivos y fundamentar la toma de decisiones en las explotaciones. 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