Debido a los avances tecnológicos, con origen en investigaciones y esfuerzos de muchas iniciativas, el uso de la IA (inteligencia artificial) cada vez posibilita aplicaciones más sencillas y dinámicas, que presentan resultados robustos y fiables en agricultura. 

La agilidad y rapidez de recolectar muchos parámetros de calidad, y a la vez relacionarlos con otros aspectos de interés para el cultivo de especies agrícolas, ha permitido la evolución de técnicas para la predicción de la cosecha y gestión inteligente de recursos y toma de decisiones. 

Lograr esta precisión supondría disminuir el desperdicio de alimentos, así como la necesidad de recursos, a la vez que se consigue un aumento de la efectividad en las operaciones agrícolas y en la rentabilidad de la cosecha. Esto tendría un impacto muy positivo tanto para el agricultor como para el consumidor, que tendría acceso a productos frescos y de calidad, resultado de una producción optimizada y lo más importante, reflejando en precios más bajos de los productos.

Gracias al uso de tecnologías IA (inteligencia artificial), aprendizaje automático, Big Data, IoT (Internet de las cosas) y teledetección, la velocidad para procesar, sintetizar y analizar grandes cantidades de datos es constante e incesante.

Proyectos como MEDITOMATO (para monitorización en campo el tomate con tecnología NIR e IA), Avocado 360 º (para analizar fuentes de datos de las fincas) y BeHTool (para la determinación del momento óptimo de recolección de la aceituna) son algunas de las iniciativas que se destacan por ofrecer soluciones tecnológicas novedosas para cultivos clave de la agricultura nacional, que impulsan la sostenibilidad de las prácticas agrícolas.

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