Resumen
La inteligencia artificial está transformando el sector agroindustrial al facilitar tareas como la predicción del clima, la detección de plagas y enfermedades, y la optimización del uso de agua y fertilizantes. Estas aplicaciones no solo aumentan la eficiencia y sostenibilidad de los sistemas agrícolas, sino que también mejoran la productividad y resiliencia. En este trabajo se realiza un análisis bibliométrico sobre la relación de la inteligencia artificial y la agricultura, con el fin de evaluar su impacto sobre el desarrollo de este sector. Se establecieron tres sentencias de búsqueda con una naturaleza sucesiva para lograr un análisis mayormente detallado, apoyándose de operadores booleanos y limitaciones como idioma, acceso a los documentos, área, etc. Durante los últimos 25 años la productividad de documentos científicos relacionados con la IA ha obtenido un incremento exponencial, que refleja el interés de la comunidad científica en indagar en estos temas. India y Estados Unidos son los países con mayor productividad científica relacionada con IA. Los temas relacionados con la agricultura se ubican en tercer orden de importancia. México ocupa el décimo lugar en productividad. En donde el Tecnológico Nacional de México y la Universidad Autónoma Chapingo son las instituciones con mayor número de documentos publicados. Las publicaciones analizadas reflejan que la adopción de la IA en la agricultura está en constante crecimiento, abriendo nuevas oportunidades para una agricultura más sostenible y capaz de enfrentar los desafíos del cambio climático, contribuyendo así al logro de la seguridad alimentaria no solamente de México, sino también global.
Presentadores
Leticia Myriam Sagarnaga VillegasPROFESSOR, CIESTAAM, UNIVERSIDAD AUTONOMA CHAPINGO, México, Mexico
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Presentation Type
Ponencia temática de un trabajo
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KEYWORDS
Publicaciones, Productividad Científica, Artículos, Scopus
