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La fruta de hueso es uno de los sectores más intensivos en mano de obra en Extremadura, tanto en poda, aclareo como en recolección.
Investigadores han desarrollado un software basado en inteligencia artificial (IA) que puede analizar datos de secuenciación de ARN (RNA-Seq) en varios organismos como plantas y animales.
El proyecto VidVolt 4.0 va a desarrollar un marco computacional a través de gemelos digitales para optimizar el flujo de energía solar que reciben los viñedos y hacerlos más sostenibles.
Se trata de un proyecto dirigido por la Universidad de Wageningen, en el que algoritmos inteligentes y sensores avanzados monitorean las características más importantes del cultivo y respaldan las decisiones que se toman para lograr más rentabilidad
El proyecto, denominado Aprodes, cuenta con una tecnología autónoma y no intrusiva generado por la empresa Ghenova que ayudará a los productores a servir el aguacate en el momento óptimo.
Se trata de un proyecto dirigido por la Universidad de Wageningen, en el que algoritmos inteligentes y sensores avanzados monitorean las características más importantes del cultivo y respaldan las decisiones que se toman para lograr más rentabilidad
En el marco del proyecto FOODCOLLECT II, AINIA ha desarrollado un sistema autónomo de detección y recolección de frutas del suelo, basado en tecnologías fotónicas, visión 3D, inteligencia artificial y robótica móvil. La combinación de estas tecnologías ha hecho posible el desarrollo de un robot móvil que se desplaza de manera autónoma por el campo detectando, recolectando y almacenando frutas del suelo para su posterior procesamiento.
El modelo de predicción de la demanda de agua desarrollado por el Departamento de Agronomía de la UCO es el primero en ofrecer pronósticos con una semana de antelación y un error inferior al 20%
El Instituto Tecnológico de Aragón ITAINNOVA ha acogido la reunión final del proyecto AI4Inventory, en el que participa, cuyo objetivo general es desarrollar acciones innovadoras basadas en tecnologías de Inteligencia Artificial para mejorar la toma de decisiones en la cadena de suministro de las empresas de maquinaria agrícola. “Con este fin, se han desarrollado diversos demostradores que permiten valorar las capacidades predictivas de la Inteligencia Artificial para la previsión de la demanda y la gestión de inventario”, explica Lorena Polo, del equipo de Transformación Digital y Procesos Industriales de ITAINNOVA.
El proyecto OPTINVAS, de la mano de las empresas Espuña y Collell, está inspeccionando mediante visión artificial rebanadas individuales de producto, así como agrupaciones de rebanadas (envases), para verificar la calidad tanto del alimento como del envase.
El aprendizaje automático en el que se basa la inteligencia artificial se está convirtiendo en una herramienta clave en el campo de la salud. Y, en concreto, para abrir la puerta a un futuro con recomendaciones dietéticas individualizadas.
La implementación de la inteligencia artificial en los buffets de comida puede reducir el desperdicio de alimentos y contribuir a la sostenibilidad medioambiental, además de mejorar la gestión de inventario y la rentabilidad de los restaurantes.
NEIKER participa el proyecto Al4SoilHealth para desarrollar un sistema basado en inteligencia artificial que vigile y prediga el estado del suelo para conocer y preservar su salud El suelo es el único recurso público de la Unión Europea que carece de una legislación específica para garantizar su protección y buen uso La primera reunión del consorcio, formada por 28 entidades de toda Europa, tuvo lugar la semana pasada en Dinamarca
El metaverso y la inteligencia artificial aterrizan en FIGAN 2023 para revolucionar una profesión milenaria, el pastoreo. La tecnología Nofence se presenta por primera vez en la feria ganadera de referencia en España para mostrar un innovador sistema de vallado virtual para el control de rebaños (vacuno, ovino y caprino) basado en collares con geolocalización que permite tener a los animales monitorizados en cualquier momento, desde cualquier lugar.
Inteligencia artificial y Big Data, nuevas herramientas para una industria alimentaria más eficiente
La Inteligencia Artificial y el Big Data son algunas de las nuevas herramientas clave con las que cuenta actualmente la industria alimentaria para lograr un gestión más eficiente y que ya están siendo aplicadas por muchas de las grandes empresas del sector.
Un equipo de investigadores españoles compuesto por ecólogos, biólogos y científicos de datos ha llevado a cabo un estudio basado en inteligencia artificial para identificar a las poblaciones de lentejas silvestres más resistentes a la roya, una enfermedad causada por el hongo Uromyces fabae, que se caracteriza por la aparición en las hojas de manchas circulares de color marrón, que genera defoliación en las plantas, y puede provocar, en muchos casos, su desaparición.
Con el objetivo último de maximizar la producción de aceite de oliva y mejorar su calidad, investigadores de Citoliva, en colaboración con las empresas Iteriam, PiperLab, Komorebi y Sensowave, están desarrollando una herramienta de Inteligencia Artificial (AI) para identificar el momento óptimo de recolección en el olivar.
Los métodos actuales de gestión de la seguridad alimentaria están basados en diseñar, implementar y mantener un plan de seguridad alimentaria de acuerdo los principios de la metodología APPCC. Sin embargo, a pesar de esto, existen la evidencia de que siguen detectándose casos por parte de las entidades públicas responsables del control de la inocuidad y seguridad alimentaria. Para el control y gestión del riesgo de seguridad alimentaria y vulnerabilidad contra el fraude alimentario, en el marco del proyecto GLOBALSAFEFOOD, estamos trabajando en nuevas técnicas de análisis masivo de datos basadas en inteligencia artificial.
Alianza empresarial entre la productora de carne de cerdo Cooperl y la empresa de software Völur