Decisión varietal basada en datos
Convierte años de ensayos en decisiones con criterio auditable.
Agraloha aplica el Modelo Matemático Fenotípico Funcional para interpretar producción y entorno, evaluar la regularidad e intensidad funcional de cada material y priorizar líneas que requieren confirmación, seguimiento o evaluación adicional
78,9%
Acierto global
auditoría interna LOGO
2
campañas
solo de datos
+20
años recolectando datos de campañas, producción y entorno
3
años de desarrollo para construir el primer algoritmo MMFF
3
Algoritmos diferentes para responder preguntas críticas de selección
5
herramientas para pasar de evaluación agronómica a decisión
Un marco funcional para apoyar la selección varietal avanzada
El MMFF traduce datos climatológicos, humedad, temperatura, rendimiento en indicadores accionables: probabilidad de éxito, estabilidad persistencia y sensibilidad ambiental por línea
1
Interpretar datos de I+D
Control de calidad (QA), estructura, uniformidad y lectura técnica de datos del cliente.
2
Evaluar regularidad funcional
Clasificación y seguimiento del comportamiento del material entre periodos comparables.
3
Modelar riesgo por humedad
Perfiles HR sostenida y umbrales ambientales con machine learning.
4
Analizar consistencia productiva
Respuesta entre campañas y resiliencia ante campañas adversas.
5
Preparar phenotype packs
Rasgos registrados auditables para pipelines genómicos
De la campaña al comité, sin perder trazabilidad
Agraloha entrega una lectura priorizada por línea, con recomendación de seguimiento, anexo técnico auditable y datos de salida interoperables
Ranking por probabilidad de éxito
Priorización de líneas según umbral definido y robustez estadística
Interpretación funcional defendible
Lectura objetiva de la respuesta climática, más allá de la comparación del rendimiento bruto.
Gobernanza de datos e IP
El cliente conserva sus datos: Agraloha aporta metodología MMFF
Programa una llamada para evaluar tu caso
30 minutos para revisar tus objetivos y datos
