Pais: España

Fecha: 29 de Julio del 2020

Un sistema que permite a los agricultores realizar estimaciones sobre el clima futuro de su invernadero y el estado del cultivo, desarrollado por investigadores del ceiA3, España; elegido como caso de éxito

La prestigiosa entidad estadounidense Mathworks, dedicada al desarrollo de entornos de programación científica, ha seleccionado su trabajo GreenhouseModels as a Service (GMaaS)- que permite al agricultor realizar estimaciones sobre el clima futuro de su invernadero y el estado del cultivo- como caso de éxito.

La prestigiosa compañía de software científico Mathworks ha seleccionado como caso de éxito una investigación llevada a cabo por el grupo de investigación adscrito al ceiA3 «Automática, Robótica y Mecatrónica | TEP-197» de la Universidad de Almería con la que han desarrollado un sistema (GreenhouseModels as a Service) que permite a los agricultores realizar estimaciones sobre el clima futuro de su invernadero y el estado del cultivo.

Desde hace 3 años este grupo de investigadores se encuentra inmerso en el proyecto europeo Internet of Food&Farm (IoF2020) que tiene como objetivo el desarrollo de soluciones para el uso de Internet de las Cosas (Internet of Things, IoT) en el sector agroalimentario. Uno de los objetivos de este proyecto por parte de la UAL consiste en el desarrollo integrado del mencionado sistema de ayuda a la toma de decisiones en base a los datos disponibles en la nube generados directamente en las instalaciones agrarias y mediante estaciones de medición tipoIoT.

Con este fin, el equipo del grupo ARM ha desarrollado un sistema de implementación de modelos en la nube denominado GreenhoseModel as a Service (GMaaS) que permite a los agricultores poder realizar estimaciones sobre el clima futuro en su invernadero y el estado del cultivo en base a predicciones climatológicas. Esa información es utilizada por el propio sistema para ayudar al agricultor en la toma de decisiones sobre los valores adecuados de consignas clima del invernadero, tiempos de riego y cantidad de fertilizantes a utilizar.

Los modelos implementados se basan en la experiencia adquirida durante 20 años de investigación sobre el crecimiento de los diferentes cultivos hortícolas y la integración del IoT en la agricultura protegida.

Actualmente, con la existencia de mercados tan competitivos y la gran cantidad de información y datos disponibles, se hace indispensable el desarrollo de herramientas que ayuden en la toma de decisiones para conseguir una agricultura más eficiente y sostenible. Este es el principal objetivode GMaaS y de proyecto IoF2020.

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