{"id":7160,"date":"2022-05-04T15:39:23","date_gmt":"2022-05-04T14:39:23","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=7160"},"modified":"2022-05-04T15:39:23","modified_gmt":"2022-05-04T14:39:23","slug":"la-plataforma-de-ia-de-seresco-para-el-cultivo-de-olivares-premiada-por-ametic","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=7160","title":{"rendered":"La plataforma de IA de Seresco para el cultivo de olivares, premiada por AMETIC"},"content":{"rendered":"

En el marco del AMETIC Artificial Intelligence Summit 2022, la patronal del sector de la industria tecnol\u00f3gica digital en Espa\u00f1a premia los proyectos m\u00e1s innovadores en Inteligencia Artificial<\/strong><\/p>\n

Seresco, compa\u00f1\u00eda especializada en soluciones de software y servicios en Tecnolog\u00eda de la Informaci\u00f3n y Comunicaci\u00f3n, ha sido galardonada en la II Edici\u00f3n de los Premios IA de AMETIC, en la categor\u00eda Private use & Application, gracias al proyecto CIP-OLIVE, cuya plataforma en la nube incrementa la precisi\u00f3n del cultivo del olivar, integrando el manejo de enfermedades, salinidad y riego eficiente. Un reconocimiento empresarial que pone en valor la implantaci\u00f3n tecnol\u00f3gica basada en Inteligencia Artificial y que contribuye a mejorar la actividad, el posicionamiento y la competitividad en el mercado.
\nLa plataforma tecnol\u00f3gica de Seresco, basada en cloud e IoT, monitoriza los cultivos para gestionar mejor los recursos relacionados con el riego y es capaz de detectar con anticipaci\u00f3n enfermedades y plagas en el olivo, lo que permite mejorar hasta un 13% la eficiencia del cultivo del olivar en Egipto. Esta soluci\u00f3n tecnol\u00f3gica forma parte de CIP-OLIVE, un proyecto de I+D desarrollado en colaboraci\u00f3n con la empresa egipcia Smartec Systems y la Universidad de El Cairo, adem\u00e1s de la Universidad de C\u00f3rdoba y el grupo de investigaci\u00f3n del CEBAS-CSIC.
\nCon motivo del evento AMETIC Artificial Intelligence Summit 2022 celebrado ayer, la organizaci\u00f3n dio a conocer los premiados en diferentes categor\u00edas, entre las que se incluye la distinci\u00f3n al mejor proyecto de aplicaci\u00f3n de Inteligencia Artificial.
\n\u201cEstamos encantados con el reconocimiento del proyecto tecnol\u00f3gico CIP-OLIVE, un proyecto de cooperaci\u00f3n tecnol\u00f3gica internacional que tambi\u00e9n tiene sello espa\u00f1ol, pues hemos desarrollado el algoritmo IrriOlive, que ha sido validado en campo comparando los resultados obtenidos con el riego emp\u00edrico del agricultor. Por ejemplo, gracias a este desarrollo el riego aportado en este tratamiento ha sido un 7% inferior en comparaci\u00f3n al tratamiento tradicional\u201d, apunta Sergio \u00c1lvarez Fern\u00e1ndez, Responsable de Innovaci\u00f3n Agr\u00edcola de Seresco, y director del proyecto CIP-Olive de Seresco.<\/p>\n

Predicci\u00f3n en la aparici\u00f3n de enfermedades y plagas, tecnolog\u00eda puntera espa\u00f1ola<\/strong>
\nEn cuanto an\u00e1lisis de datos y de la modelizaci\u00f3n de enfermedades y plagas, CIP-OLIVE ha concluido que existen variables epidemiol\u00f3gicas y\/o biol\u00f3gicas o clim\u00e1ticas que pueden influir en la infecci\u00f3n del olivo por el hongo Verticillium dahliae y en el desarrollo de la verticilosis del olivo (VO). Para determinarlo, se han estudiado m\u00e1s de 2.350 datos de variables epidemiol\u00f3gicas y\/o biol\u00f3gicas y clim\u00e1ticas provenientes de 6 ensayos de distinta \u00edndole y localizaci\u00f3n geogr\u00e1fica.
\nEstos datos han sido utilizados para predecir el riesgo de la aparici\u00f3n de la VO en una parcela mediante t\u00e9cnicas de Machine Learning y Fuzzy Logic. Gracias a la combinaci\u00f3n de ambos, el modelo ha conseguido ofrecer resultados de utilidad para el agricultor en cuanto al nivel de riesgo y las reglas que le permitir\u00e1n comprender lo que ocurre en el cultivo y anticiparse a la enfermedad.
\nTambi\u00e9n se han instalado trampas de feromonas con c\u00e1maras que capturan y env\u00edan a las fotos a la plataforma a trav\u00e9s de una SIM, y utilizando t\u00e9cnicas de Deep Learning como Yolo, se ha implementado un sistema de detecci\u00f3n y conteo de mosca de la oliva, eliminando al operario del sistema, que ten\u00eda que revisitar cada cierto tiempo cada una de las trampas distribuidas por todas las plantaciones para verificar la llegada y\/o evoluci\u00f3n de la plaga.<\/p>\n

Arriba, imagen cortes\u00eda de Seresco<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

En el marco del AMETIC Artificial Intelligence Summit 2022, la patronal del sector de la industria tecnol\u00f3gica digital en Espa\u00f1a premia los proyectos m\u00e1s innovadores en Inteligencia Artificial Seresco, compa\u00f1\u00eda especializada en soluciones de software y servicios en Tecnolog\u00eda de la Informaci\u00f3n y Comunicaci\u00f3n, ha sido galardonada en la II Edici\u00f3n de los Premios IA … <\/p>\n

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