Conocimiento y campo
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Al 1 de junio de 2026, hay 75.647 granjas de ganado coreano y de carne y 5.342 granjas de ganado lechero, y si simplemente se suman las secciones con 50 o más vacas, hay 23.815 unidades operativas. Se explican definiciones de números y precauciones al interpretar el mercado.
Leer artículoLea el pronóstico de crecimiento del mercado mundial de monitoreo de ganado de 1,65 mil millones de dólares en 2025 a 2,57 mil millones de dólares en 2031, y explique cómo las empresas de monitoreo de metano deberían distinguir entre TAM, SAM y SOM.
Leer artículoLa confianza en los créditos de carbono comienza con la conexión entre los límites de medición, los datos sin procesar, el control de calidad, los informes y la verificación, más que con los resultados de los cálculos. Describimos cómo la IA y los registros digitales están ayudando al trabajo de MRV.
Leer artículoLos datos de carbono utilizados en la divulgación de ESG no son solo cifras de emisiones. Es necesario gestionar los límites, los datos fuente, los métodos de cálculo, las estimaciones y las incertidumbres para crear información comparable.
Leer artículoExplica lo que se debe determinar primero al aplicar los límites organizacionales y los principios del inventario de gases de efecto invernadero de la norma ISO 14064-1 al negocio ganadero.
Leer artículoUtilizando un negocio ganadero hipotético como ejemplo, analizamos el proceso de dividir la fermentación entérica, el estiércol, la energía, el alimento y el transporte en los Alcance 1, 2 y 3.
Leer artículoCarbon Score no es una fórmula única reconocida internacionalmente, sino que a menudo es una métrica de evaluación diseñada específicamente. Debes mirar la fórmula y la calidad de los datos antes de la puntuación.
Leer artículoAunque la precisión de las mediciones no determina únicamente el valor de la empresa, tiene un impacto directo en la confianza en el producto, las decisiones comerciales, las declaraciones de carbono y los costos de verificación.
Leer artículoDescriba cómo la IA encuentra candidatos a anomalías en los datos continuos de los sensores y cómo la detección basada en reglas, el aprendizaje de modelos y la revisión del operador funcionan juntos.
Leer artículoEs más importante garantizar que los datos de los sensores se puedan utilizar para el fin previsto en lugar de recopilar una gran cantidad de ellos. Cubre el tiempo, la integridad, el alcance, la deriva y el historial de revisión.
Leer artículoBasado en un proyecto hipotético de metano ganadero, presentamos la secuencia de construcción del MRV digital que conecta sensores, datos sin procesar, control de calidad, versión de cálculo y sala de datos de verificación.
Leer artículoIntroducimos una dirección de investigación y desarrollo que extiende la experiencia en detección de gases industriales a la medición de metano del ganado, la calidad de los datos, el análisis asistido por IA y la revisión de campo.
Leer artículoA partir de la Patente 10-2990446 y materiales de campo aprobados, se explica cómo se conectan la recopilación continua, la calidad de datos, la detección de anomalías con IA y la revisión humana.
Leer artículoA partir de ambas patentes y materiales de campo aprobados, se explica por qué deben registrarse ausencias, calibración, alineación temporal y contexto ambiental.
Leer artículoCon la lógica comparativa de la Patente 10-2990447, el artículo revisa línea base, momento de aplicación, condiciones equivalentes y diferencias entre observaciones y predicciones de IA.
Leer artículoDentro del perfil profesional aprobado y el catálogo de productos, se examina cómo los principios de instrumentación de seguridad se extienden a la recopilación de metano y al análisis asistido por IA.
Leer artículoA partir de acuerdos publicables y del alcance aprobado de Sejong, Buan y Paju, se distinguen funciones en diseño de investigación, operación de dispositivos, registros de campo y decisiones de comercialización.
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