Nombre del autor:Marienella Ortiz

Aplican inteligencia artificial para determinar la temperatura inicial de congelación de frutas exóticas

Investigadores de la UNALM desarrollaron un modelo predictivo que determina la temperatura inicial de congelación en especies como aguaje, camu camu, aguaymanto, pitahaya y sanki, optimizando los procesos de conservación y fortaleciendo la competitividad agroexportadora del Perú.

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Mercados en competencia y desafíos silenciosos

El aumento de la oferta de este año (2025) está dando señales de saturación en los mercados, lo que se refleja en la caída de los precios, faltando -todavía- un volumen significativo por despachar. Es indispensable analizar con detalle la situación en cada destino comercial, a fin de identificar riesgos específicos y ajustar la estrategia país según las particularidades de cada plaza.

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La estabilidad climática abre paso a más de 2 millones de hectáreas en la nueva campaña agrícola

La campaña agrícola marcará un punto de inflexión: el Midagri proyecta más de 2 millones de hectáreas sembradas, con un repunte de 5,4% frente al promedio de los últimos cinco años, gracias a un escenario climático neutral y mayor disponibilidad de agua en los reservorios.

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SoilScan: escáner al suelo para una máxima rentabilidad

Es rápido, exacto, eficiente… y rentable en relación con los beneficios que reporta. El mapeo de suelos mediante sensor de radiación gamma no entrega mapas para adornar las paredes con imágenes de colores sino para resolver problemas reales en el campo. Sus mapas van acompañados de un informe con la identificación de los puntos críticos y sus respectivas soluciones. Dependiendo del sitio, el resultado se traduce en menores costos o mayores ingresos. O ambos.

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UNALM lidera proyecto internacional para desarrollar sistema de alerta temprana contra la marchitez del banano y plátano

UNALM, junto a la UNAS y el INIA lindera un consorcio para crear un sistema de alerta temprana contra la marchitez por Fusarium oxysporum f.sp. cubense. Con biología molecular, georreferenciación y modelos predictivos, el proyecto busca anticipar brotes, mitigar riesgos y proteger las plantaciones de banano y plátano en el Perú y la región.

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