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HAI 4.0, proyecto de inteligencia artificial aplicada en la granja para evaluar el bienestar animal, entra en su segunda fase.
El objetivo de este proyecto en el que participa activamente Ceva Salud Animal es evaluar el bienestar de los animales generando resultados automáticos y casi en tiempo real en función de sus reacciones con los seres humanos.
El análisis del comportamiento de los animales frente a la presencia humana a través de la inteligencia artificial es la base del proyecto HAI 4.0 (Human Animal Interaction), en el que participa Grupo Costa
El Cuaderno de Campo Cooperativo (C3) permitirá no solo enviar a la administración la información requerida en los plazos demandados, sino también integrar la misma en un Sistema de Información Geográfica Cooperativa de las Explotaciones (SIGCEX) propio.
De Almería a Logroño. El Foro Datagri 2024 revisará desde mañana en la capital riojana los últimos avances sobre transformación digital, ahora muy enfocada también en el impulso de la Inteligencia Artificial (IA), y su aplicación en el sector agroalimentario.
Dotado con 6 millones de euros, el proyecto Decypher cuenta con la participación de científicos del CSIC en el CNB y el CIB, para la obtención de flavonoides y terpenoides
La Inteligencia Artificial le dirá al agricultor la cantidad de agua que tiene que aplicar en el momento adecuado para no se desperdicie una gota.
La última edición del Mapa de Escenarios de Oportunidad del CNTA1 identifica 34 opciones de desarrollo y crecimiento agrupadas en 9 macroescenarios, así como los principales desafíos a los que se enfrentan y los avances tecnológicos y legislativos que contribuyen al crecimiento del sector.
El centro tecnológico Gradiant está desarrollando, dentro del grupo de trabajo GC4Sheep, una plataforma segura dotada de Inteligencia Artificial (IA) que facilita la puesta en común de la información para el desarrollo de modelos predictivos que permitan mejorar la fertilidad de las ganaderías ovinas.
Igual que la IA crea imágenes o textos a partir de los recursos disponibles, también se puede emplear el aprendizaje automático con la información que se maneja en los laboratorios
Igual que la IA crea imágenes o textos a partir de los recursos disponibles, también se puede emplear el aprendizaje automático con la información que se maneja en los laboratorios
Alianza empresarial entre la productora de carne de cerdo Cooperl y la empresa de software Völur
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.
La gestión eficiente de las malas hierbas invasoras es fundamental para mantener el equilibrio entre biodiversidad, producción y sostenibilidad agrícola. Esto se debe a que las malas hierbas invasoras pueden causar pérdidas significativas de rendimiento en los cultivos y su control supone un elevado coste en productos fitosanitarios, además de los daños ecológicos que generan. Los avances en robótica, digitalización, inteligencia artificial, etc., permiten la optimización de los recursos empleados (e.g. fitosanitarios) mediante la aplicación de tratamientos localizados y ajustados a las necesidades reales del cultivo siguiendo los principios de la agricultura de precisión.
Recientemente se ha confirmado la presencia de la planta invasora Amaranthus palmeri en parcelas agrícolas en España. Esta especie es altamente competitiva, presenta una elevada tasa de fecundidad y la capacidad para desarrollar biotipos resistentes a los herbicidas, convirtiéndola en una de las especies exóticas con mayor amenaza para la agricultura española. Para ello, se ha desarrollado una herramienta de agricultura digital -denominada DIGINVASIVE- para el mapeo y seguimiento de A. palmeri en campos agrícolas, consistentes en un servidor de cartografía digital web de código abierto que utiliza tecnologías digitales innovadoras como imágenes de dron, Sistemas de Información Geográfica, Tecnologías de la Información y la Comunicación y potentes algoritmos de Inteligencia Artificial. Esta herramienta interactiva permitirá a los usuarios establecer las medidas de prevención y erradicación necesarias para abordar el control de A. palmeri en escenarios agrícolas.