El proyecto denominado When2Farm, se basa en el precio, con el fin de evitar posibles pérdidas, y la interferencia de factores como el clima y la economía nacional, que representan una amenaza para los cultivadores. (Lea: Así funciona la siembra desde el aire)

Dentro del proceso se estudiaron patrones del precio de la papa pastusa, la cebolla y el maíz, tres de los productos de mayor producción agrícola de Cundinamarca.

Esto se hizo mediante el uso de técnicas de inteligencia artificial, redes neuronales LSTM y ciencia de datos, aplicadas sobre datos de diez fuentes distintas, entre las que destacan las bases de datos de: Corabastos, del Sistema de Información para la Planificación Rural Agropecuaria (SIPRA), de la Unidad de Planificación Rural Agropecuaria (UPRA) y del Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM)”, mencionó el Ing. Julián Daria Miranda Calle, creador del sistema, en una nota publicada en la página web de la universidad (https://www.upb.edu.co/es/noticias/proyecto-sistemas-agricultura-upb-bucaramanga).