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Este artículo presenta una revisión de investigaciones dedicadas a la aplicación de aprendizaje automático en la industria agrícola de palma de aceite en un periodo de diez años (2011-2020). Los resultados del estudio sugieren que existen brechas de investigación en aspectos como clasificación de suelos, reconocimiento automatizado de plagas y malezas, identificación de síntomas de la luz solar, nutrientes y limitaciones hídricas en los cultivos de palma de aceite, así como la optimización de fertilizantes, análisis de semillas, entre otros. Hasta el momento, la aplicación del aprendizaje automático en agricultura no ha sido vinculada adecuadamente para respaldar los sistemas de toma de decisión en comparación con diversos dominios de aplicación del aprendizaje automático.
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