Aragón estudia cómo predecir plagas en los viñedos por medio del big data y la inteligencia artificial

Este estudio lo realiza en el marco del proyecto europeo de investigación GRAPEVINE. Aragón lidera un consorcio internacional formado por entidades de España y Grecia. De Aragón participan el Centro de Sanidad y Certificación Vegetal, ITAINNOVA, SARGA e Instituto Agroalimentario.

Este proyecto está dotado con casi un millón de euros, tendrá una duración de 36 meses y arrancará en el segundo semestre de 2019.

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 de plagas en los viñedos, así como mejorar el grado de exactitud y antelación de las mismas.

GRAPEVINE proporcionará herramientas de prevención y monitorización para la gestión integral de la propagación de plagas, permitiendo a los agricultores en particular y a todos los agentes agroalimentarios en general la optimización de los productos fitosanitarios, dando como resultado impactos económicos y ambientales muy positivos en toda la Unión Europea.

Aragón es protagonista del citado consorcio internacional, con un equipo multidisciplinar que, supeditado a los criterios y escenarios propuestos por el Centro de Sanidad y Certificación Vegetal de Aragón, definirá la composición y alcance de esta iniciativa.

ITAINNOVA será el líder del diseño de los modelos lógicos y la plataforma de iteligencia artificial gracias a sus activos de I+D y su posición internacional.

SARGA pondrá a disposición del proyecto la actual red de sensores y el Internet de las Cosas, y coordinará su actualización y rediseño para la correcta obtención de los parámetros requeridos.

Y el Instituto Agroalimentario de Aragón (IA2) de la Universidad de Zaragoza planteará la metodología de investigación que se llevará a cabo para integrar los modelos físicos y lógicos utilizables, así como analizará y validará los resultados obtenidos.

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