En el campo de la Industria 4.0, uno de los ejes I+D con mayor capacidad de transformación del sector agroalimentario es sin duda la Agricultura de precisión, entendida como la aplicación de tecnologías avanzadas para la identificación, captura, y análisis de los parámetros de influencia en la producción agrícola (medioambientales, agronómicos, …) y el estudio de su variabilidad (espacial, temporal y de lotes) encaminada a facilitar la toma de decisiones para su optimización.
La agricultura de precisión pone el foco en la optimización de la producción agrícola a partir del análisis y comprensión de la variabilidad en los factores que condicionan la explotación del cultivo, facilitando el descubrimiento de información hasta ahora oculta a los responsables de dichas explotaciones, para configurar sistemas de información expertos de soporte a la decisión que proporcionan un auténtico valor diferencial.
Estamos ante un área de investigación tan amplia como lo son las distintas tipologías de cultivo (frutas, hortalizas, …) y las problemáticas particulares de cada uno de ellos (control de humedad, maduración del fruto, detección de plagas, fertilizantes,…), y exige un conocimiento multidisciplinar de gran amplitud, no sólo en materia de tecnologías de la información, sensórica, visión artificial o big data, sino también en el ámbito agronómico, medioambiental, bioquímico y geológico, entre otros. Un conocimiento que, en sinergia, proporciona una visión integradora del campo de estudio completamente necesaria para la actividad investigadora y el desarrollo de soluciones integrales de valor para el sector.
iDrone se centra en la aplicación de las últimas tecnologías de visión artificial acoplada a Drones y robots autónomos, IA y Big Data analytics, para diseñar un modelo de Agricultura de precisión que posibilite la identificación, captura, análisis e interpretación de parámetros de influencia en la producción agrícola (agronómicos, medioambientales y económicos).
Un modelo innovador que amplía las actuales capacidades en materia de analítica descriptiva (identificación del estado actual de los parámetros clave de un cultivo) y, muy especialmente, analítica predictiva (predicción de evolución de un cultivo en base a la dependencia-influencia de sus parámetros).
El proyecto, implementado en colaboración con empresas, conducirá al desarrollo de un piloto demostrativo de Agricultura de precisión que salve las limitaciones tecnológicas actuales y posibilite su transferencia, permitiendo a las organizaciones del sector comprender las ventajas de su aplicación en la optimización de la productividad agrícola.
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