Agriforecast es la única plataforma que procesa simultáneamente imágenes satelitales, fotos de campo, registros de suelo, clima, historial de ciclos y datos de tus propios sensores — en un solo modelo que razona como un experto.
Un modelo de inteligencia artificial es "multimodal" cuando puede procesar y razonar sobre múltiples tipos de información al mismo tiempo: números, texto, imágenes y datos en serie temporal.
La mayoría de los sistemas agronómicos actuales son unimodales: procesan un tipo de dato a la vez y combinan resultados de modelos separados. Agriforecast usa un único modelo que ve todo simultáneamente y razona de forma integrada.
La diferencia no es incremental. Es como comparar a alguien que lee un solo informe con alguien que tiene todos los informes sobre la mesa, los lee al mismo tiempo y sabe qué relaciones hay entre ellos.
El rendimiento de un lote no depende de una sola variable. Depende de decenas de factores que interactúan entre sí: el suelo de ese microterreno específico, cuánto llovió en los últimos 30 días, si la foto del técnico muestra amarillamiento en las hojas, cómo se comportó ese lote el ciclo pasado bajo condiciones similares.
Cada fuente aporta información que las otras no pueden capturar. La inteligencia está en cómo se combinan.
Sentinel-2 del programa Copernicus de la ESA. Resolución de 10 metros, cada 5 días. El modelo interpreta bandas espectrales completas — no solo el índice NDVI, sino también clorofila, humedad foliar, estrés térmico.
Los técnicos capturan imágenes directamente desde el campo vía Telegram. El modelo analiza visualmente síntomas de plagas, estado nutricional, coloración de hojas y anomalías que el satélite no puede detectar a nivel de planta.
Series históricas localizadas por lote y pronóstico de 16 días. El modelo integra temperatura, precipitación, humedad relativa, radiación solar y velocidad de viento — y los relaciona con el estado fenológico del cultivo.
pH, nitrógeno, fósforo, potasio, materia orgánica y conductividad — más el historial completo de aplicaciones. El modelo correlaciona las decisiones de insumos con el rendimiento observado ciclo a ciclo.
Cada cosecha registrada se convierte en datos de entrenamiento para los siguientes ciclos. El modelo aprende los patrones específicos de cada lote: cómo responde ese suelo particular, esa variedad, ese microclima.
Si ya tienes infraestructura propia — estaciones meteorológicas, sensores de suelo IoT, ERP, imágenes de dron — la incorporamos al modelo. Tu data se prioriza sobre datos regionales y enriquece las predicciones de tus lotes específicos.
La predicción no es un número estático. Converge hacia el valor real conforme avanza el ciclo — el rango de confianza se estrecha cada vez que ingresa nueva información.
El modelo arranca con clima histórico de esa zona, los modelos biofísicos de referencia para el cultivo y el historial de rendimientos de los ciclos anteriores del mismo lote. Rango amplio, dirección correcta.
Las primeras imágenes Sentinel-2 del ciclo muestran el estado real del cultivo. El modelo ajusta la estimación según el vigor vegetativo observado vs. el esperado. La primera foto del técnico entra aquí si detecta alguna anomalía.
Los registros de aplicación de insumos, el análisis de suelo actualizado y el clima real de las últimas semanas (vs. pronóstico) permiten ajustes significativos. El modelo correlaciona si la fertilización tuvo el efecto esperado.
Con todas las fuentes integradas, el rango converge a ±4 t/ha. Tiempo suficiente para ajustar logística, renegociar transporte y tomar decisiones de cosecha con datos reales. El módulo financiero calcula tu margen neto en ese momento.
Cada ciclo completado se convierte en datos de entrenamiento. El modelo no solo predice — aprende. A más ciclos, más preciso para tu lote específico.
El primer ciclo usa parámetros globales del cultivo más los datos disponibles de tu zona. Predicción funcional desde el día uno.
El modelo ha visto cómo responde ese suelo, esa variedad, ese microclima. Las correlaciones se vuelven específicas para tu operación.
Con suficientes ciclos completos, el modelo conoce los patrones únicos de tu operación mejor que cualquier parámetro global.
Construido sobre la infraestructura de inteligencia artificial más avanzada disponible hoy — clasificada top-tier en benchmarks de comprensión multimodal independientes.
Usamos el modelo multimodal más avanzado disponible en infraestructura de nube de nivel enterprise — el mismo tipo de tecnología que impulsa las aplicaciones más críticas de las empresas tecnológicas globales. Evaluado en los benchmarks de comprensión de imágenes y razonamiento más exigentes del sector.
Imágenes multiespectrales del programa espacial europeo, con acceso abierto y permanente. 13 bandas espectrales a 10 metros de resolución, con revisita cada 5 días. El estándar más robusto disponible para monitoreo agrícola a escala.
Simulación de cultivos basada en los mismos estándares metodológicos usados por universidades de investigación agronómica y centros científicos en más de 60 países. No inventamos la física del cultivo — la combinamos con IA real.
Toda la información de tus lotes se transmite y almacena cifrada. Sin acceso de terceros. Las predicciones se generan en tiempo real con latencia mínima, disponibles desde cualquier dispositivo con conexión a internet.
En 30 minutos te mostramos qué datos usaríamos para tu operación específica y cuál sería el rango de precisión esperado.