2023–2025
ODT
Olive Decision Tool
Ámbito del proyecto: Regionales
Categoría: AgroTech
Tecnologías que intervienen: Analítica de Datos, Machine Learning, Visión Artificial
Sectores de aplicación: Agrario
Descripción
El objetivo del proyecto ha sido el desarrollo de una metodología que permita generar nuevos datos para la industria del olivar y las almazaras, desde estadios tempranos, mediante modelos predictivos, con el apoyo de una inteligencia artificial entrenada, en bases de datos espectrales.
Para ello se ha creado un modelo de predicción de cosecha y calidad, así como una herramienta de apoyo a la decisión de la fecha óptima de recogida basándose en el máximo potencial productivo del olivo, apoyado en herramientas de monitorización satelital y la creación de modelos de transformación.
Entidades participantes
Cidatum
Cidatum es el centro tecnológico impulsado por La Rioja Digital para promover la investigación aplicada en torno al dato, la inteligencia artificial y las tecnologías digitales avanzadas.
Drónica Solutions
En SpectralGeo somos una empresa especializada en el desarrollo de soluciones de visión e inteligencia artificial que incrementen la rentabilidad y la sostenibilidad en los sectores de la agricultura y la industria.
Universidad de La Rioja
La Universidad de La Rioja es una universidad pública reconocida como campus de excelencia internacional dentro de la alianza Campus Iberus
Almazara Riojana
Nos dedicamos a la elaboración de aceite de oliva virgen extra de la más alta calidad y para ello cuidamos personalmente el fruto desde su producción en nuestros olivares, hasta su recogida, elaboración y distribución.
Beneficios
El objetivo del proyecto ha sido el desarrollo de una metodología que permita generar nuevos datos para la industria del olivar y las almazaras, desde estadios tempranos, mediante modelos predictivos, con el apoyo de una inteligencia artificial entrenada, en bases de datos espectrales.
Para ello se ha creado un modelo de predicción de cosecha y calidad, así como una herramienta de apoyo a la decisión de la fecha óptima de recogida basándose en el máximo potencial productivo del olivo, apoyado en herramientas de monitorización satelital y la creación de modelos de transformación.