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La Inteligencia Artificial al Servicio de la Apicultura: Predicción Multivariante

La Inteligencia Artificial al Servicio de la Apicultura: Predicción Multivariante con Redes Neuronales Autorregresivas MSCI. Mari Carmen Robustillo Carmona Universidad de Málaga, España Resumen El uso de la inteligencia artificial abre nuevas posibilidades para impulsar el avance de la apicultura de precisión, permitiendo un manejo más eficiente y sostenible de las colmenas. En este trabajo se propone un modelo de tipo Perceptrón Multicapa Autorregresivo (AMLP) para la predicción de variables internas de las colmenas. La inclusión de información histórica en el proceso de aprendizaje permite al modelo AMLP capturar dependencias temporales y mejorar, de manera sustancial, su capacidad predictiva frente al Perceptrón Multicapa (MLP) tradicional. Los resultados obtenidos ponen de manifiesto la eficacia y la eficiencia de este enfoque, así como su idoneidad para ser incorporado en sistemas de apoyo al apicultor, orientados a la optimización del manejo de las colmenas. Semblanza Graduada en Estadística y Máster en Simulación en Ciencias e Ingeniería por la Universidad de Extremadura. He trabajado varios años como Profesora Sustituta en la Universidad de Extremadura. Actualmente soy Profesora Sustituta en el área de Estadística e Investigación Operativa de la Universidad de Málaga y estoy finalizando mis estudios de doctorado. Jueves 13 de noviembre de 2025 - 11:00 hrs., CDMX (GMT-6) Aula magna Leonila Vázquez del edificio Amoxcalli y será transmitido por FB Live @matefcienciasunam y por Youtube @matefcunam_oficial Seminario de Estadística y Actuaría Departamento de Matemáticas Organizan Ruth Selene Fuentes García, Lizbeth Naranjo Albarrán, Gonzalo Pérez de la Cruz, José A. Perrusquia Cortés y Jaime Vázquez Alamilla