¿En qué estamos trabajando?

Planteamos nuestro trabajo en base al llamado cicló de los datos:

Captación con sensores

Captación con sensores

  • Captar los datos con sensores es la base de la digitalización
  • Los sensores ya forman parte de muchas herramientas, instrumentos y maquinaria agrícola, así como de satélites y drones, y se encuentran en todos los eslabones de la cadena agroalimentaria
  • Cada vez los tenemos más al alcance, tanto económica como tecnológicamente

 

Algunos ejemplos de sus aplicaciones:

  • Algunos permiten conocer la calidad de una fruta sin estropearla
  • Otros se instalan en granjas, o en jaulas, tanques y estanques acuícolas, para monitorear la salud y el bienestar animal
  • Y algunos se utilizan en industrias alimentarias para evaluar la calidad y el estado de los alimentos

Envío sin hilos

Envío sin hilos

  • Cada vez es más asequible y rápido enviar datos capturados por los sensores a la nube: lo llamamos internet de las cosas (IoT)
  • Es especialmente útil en el caso de la agricultura, donde los sensores pueden estar embarcados en vehículos y no se pueden conectar con cables
  • La nube permite centralizar los datos recogidos desde diferentes puntos y procesarlos en servidores de altas prestaciones

Recogida en bases de datos

Recogida en bases de datos

  • Las plataformas de recogida de datos permiten almacenarlos en grandes volúmenes
  • Los datos se gestionan de forma segura y estructurada para facilitar su trazabilidad
  • Las posibilidades que supone poder analizar estos datos son un reto y una gran oportunidad

Análisis con inteligencia artificial (IA)

Análisis con inteligencia artificial (IA)

Tiene muchas posibilidades:

  • Identificar y detectar objetos en imágenes o vídeos para extraer sus características, mediante lo que se llama visión por computadora
  • Predecir cómo evolucionará la calidad y la seguridad de los productos alimentarios con modelos predictivos, como los algoritmos de aprendizaje automático (machine learning)
  • Entender y responder a consultas hechas por humanos, a través de los modelos extensos de lenguaje

 

Queremos poner a disposición del sector todas estas posibilidades y sacarles el máximo provecho.

Uso en agricultura, acuicultura, ganadería e industrias alimentarias

Uso en agricultura, acuicultura, ganadería e industrias alimentarias

Tomar decisiones a partir de los datos que hemos recogido y analizado nos permite ser más precisos y adaptar las estrategias de manejo a la variabilidad de las plantaciones, de los animales o de los productos. Por ejemplo, podemos:

  • Aplicar el agua, los fertilizantes o los fitosanitarios de forma precisa según las características de las diferentes zonas de una misma parcela. Es lo que se llama agricultura de precisión
  • Suministrar a cada animal o grupo de animales, a partir de sus necesidades individuales o grupales, una determinada cantidad de alimentación con unas características concretas. Es lo que se llama ganadería o acuicultura de precisión
  • En la industria alimentaria, determinar la calidad de un producto como el jamón serrano sin alterarlo a través de imágenes e IA. Es lo que se llama procesamiento inteligente o de precisión
  • Además, el uso de datos y de nuevas tecnologías nos permite automatizar y liberar trabajos repetitivos, pesados o peligrosos mediante la robótica

A pesar de su potencial, todavía quedan barreras a superar para extender el uso de estas tecnologías en el sector agroalimentario:

  • Identificar bien el valor añadido que pueden aportar
  • Capacitar a los potenciales usuarios para que puedan usarlas y sepan cuáles escoger
  • Disponer de recursos económicos para implementarlas
  • Adaptarlas al sector agroalimentario, ya que muchas de ellas se han pensado para otros sectores