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Aragón

PRODUCCIÓN VITIVINÍCOLA

La inteligencia artificial como herramienta para mejorar la predicción y el control de plagas en el viñedo


Zaragoza acogerá la IV edición del Foro Datagri

D.A.
08/11/2019

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ZARAGOZA.- Zaragoza acogerá durante el 14 y 15 de noviembre de 2019 la IV edición del Foro Datagri, el evento de referencia para el impulso de la transformación digital en el sector agroalimentario.

En este foro se podrán contrastar las visiones de más de 20 expertos internacionales y conocer los detalles de varios casos de éxito a nivel mundial en torno a la digitalización de la cadena de valor agroalimentaria.

Dentro de las jornadas, el día 15 de noviembre tendrá lugar el #FarmingDay, una sesión demostrativa en campo en la que el público asistente podrá descubrir las soluciones más innovadoras relacionadas con la inteligencia artificial, Big-Data, IOT «internet de las cosas», sensorización, utilización de imágenes multispectrales capturadas por satélites de la red Copernicus, etc., aplicadas a la toma de decisiones en el sector agroalimentario.

En el marco de esta jornada demostrativa se presentará el proyecto Grapevine, iniciativa que pretende mejorar los sistemas actuales de predicción y control de plagas en el sector vitícola, gracias a las tecnologías de Big Data e Inteligencia artificial, con el objetivo de mejorar la eficiencia y eficacia en la aplicación de fitosanitarios, disminuyendo el impacto ambiental de los mismos y aumentando la viabilidad de las explotaciones a través de la optimización de costes.

El proyecto Grapevine (2018-EU-IA-0091) ha sido seleccionado dentro de la convocatoria Europa "Connecting Europe Facility in the field of Telecommunications (CEF Telecom) Public Open Data" que pretende establecer 'puentes digitales' (infraestructuras de servicios digitales) en beneficio de los ciudadanos, las empresas y las administraciones públicas.

 

TECNOLOGÍA PARA MEJORAR LA SANIDAD DEL VIÑEDO

 

Grapevine propone desarrollar nuevos modelos lógicos, algoritmos y sistemas de análisis de fuentes de información heterogéneas, tanto relacionadas como no relacionadas, que permitirán ampliar las actuales capacidades de predicción, así como mejorar el grado de exactitud y antelación de las mismas.

Grapevine proporcionará herramientas de prevención y monitorización para establecer posibles escenarios de propagación de plagas, permitiendo a los agricultores la optimización del uso de productos fitosanitarios dando como resultado impactos económicos y ambientales muy positivos, ya que además podrán ser de aplicación en toda la Unión Europea. En el marco del proyecto, se estudiarán varios modelos predictivos que representan el comportamiento de las diferentes plagas y enfermedades, utilizando además las posibilidades que ofrece la Inteligencia Artificial para mejorar las actuales capacidades de predicción en las principales plagas y enfermedades del viñedo.

La iniciativa tendrá una duración de 36 meses, iniciando su andadura durante el segundo semestre del año 2019. El proyecto que cuenta con una financiación de más de 2 millones de euros, se llevará a cabo por un consorcio internacional formado por 7 entidades de Grecia y España y coordinado por ATOS SE, empresa líder europea en tecnologías de la información.

 

ARAGÓN LIDERA LA INICIATIVA

 

Aragón es protagonista en este consorcio con un equipo multidisciplinar formado por diferentes organismos públicos. El Centro de Sanidad y Certificación Vegetal, del Gobierno de Aragón establecerá los escenarios y definirá la composición y alcance del piloto principal de la Iniciativa. Itainnova será el líder del diseño de los modelos lógicos y la plataforma de inteligencia artificial gracias a sus activos de I+D y su fuerte posicionamiento internacional. Por otro lado, Sarga pondrá a disposición del proyecto la actual red de sensores e IoT y coordinará su actualización y rediseño para la correcta obtención de los parámetros requeridos. Por último, y no menos importante, el Instituto Agroalimentario de Aragón (IA2) de la Universidad de Zaragoza planteará la metodología de investigación a llevar a cabo para integrar los modelos físicos y lógicos a utilizar, así como analizará y validará los resultados obtenidos.



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