Reportajes

Novedades de IoT aplicadas a la Agricultura y la Alimentación

15-06-2018 IoF2020

El Internet de las Cosas (IoT) cada vez se está desarrollando y aplicando más a todos los sectores. El sector agrario y agroalimentario no está siendo ajeno a esta revolución. En este sentido, la Comisión Europea ha querido contribuir a acelerar la introducción de estas tecnologías mediante la mayor inversión jamás dedicada a financiar un proyecto europeo de innovación, el proyecto Internet o Food & Farm (IoF2020). Así, el objetivo del proyecto IoF2020 es revolucionar el sector agroalimentario con la tecnología de las comunicaciones.

Cooperativas Agro-alimentarias de España participa en el gran consorcio que ejecuta el proyecto (más de 70 socios europeos).

A continuación, mostramos un resumen de las últimas informaciones publicadas en torno a estas nuevas tecnologías y su aplicación en el campo agroalimentario, recopiladas por el Proyecto IoF2020, a través de su IoF2020 Monitoring, cuya suscripción está disponible online SUSCRIBIRSE
Incluye, además, una selección de noticias aparecidas en los medios de comunicación españoles.


Drones autónomos guiados mediante Inteligencia Artificial (IA) podrían aportar nuevas capacidades a la agricultura
Seis investigadores de ETH Zurich y la Universidad de Bolonia encontraron una manera de maximizar la potencia de la onda de los drones y las limitaciones de memoria utilizando DroNet, “una arquitectura de red neural convolucional residual ligera”. Estos nano drones son capaces de moverse sin asistencia humana y son considerados los primeros de su clase.
Techrepublic.com

Una start-up británica de agro-tecnología lanza la campaña Indiegogo para “transformar” la agricultura
Según la Empresa “Small Robot”, sus robots agrícolas,Tom, Dick y Harry, permitirán aplicar a los agricultores tratamientos más “respetuosos” con el suelo y el medio ambiente, además de ser más eficientes, más precisos y más productivos. De esta forma, el uso de productos químicos y energía en los cultivos agrícolas tratados por estos robots se reducirá en un 95%. Uno de los robots, Harry, es capaz de plantar semillas individualmente y con una precisión a una profundidad uniforme de 2 cm, creando un mapa a nivel de planta que muestra la ubicación de cada semilla. Al plantar mediante presión en vez de labrado, este robot reducirá la escorrentía y la contaminación del agua asociada.
Newelectronics.co.uk

El Gobierno Indio pretende aprovecharse del “Big Data” en el sector agrícola
Tanto el gobierno como las empresas privadas están dando los primeros pasos para desplegar grandes sistemas de análisis de datos, Inteligencia Artificial (IA) y el Internet de las Cosas con el fin de obtener información y ofrecer soluciones a los problemas del sector agrícola de India. Este mes, el NITI Aayog (Instituto Nacional para la Transformación de India) firmó un acuerdo con la empresa de software IBM para desarrollar un modelo de predicción del rendimiento de los cultivos utilizando la IA para que los agricultores puedan recibir avisos en tiempo real. El proyecto propondrá "técnicas agrícolas cognitivas conscientes del clima" y sistemas de monitoreo de cultivos, incluyendo la alerta temprana sobre ataques de plagas y brotes de enfermedades mediante el uso de la IA.
Hindustantimes.com

Agricultura digital: simplificación del análisis
Conseguir que el análisis sea simple y comenzar el proceso requiere comprender el “bucle de decisión”. Se trata de alinear la analítica con el poder de la plataforma digital. Es decir, utilizar la plataforma para establecer el valor del concepto de agricultura digital automatizando e integrando los análisis necesarios para que cada decisión esté alineada y permita la entrega de información de calidad.
Precisionag.comv

Como la IA, los datos y el análisis de voz podrían transformar la agricultura
La agencia tecnológica CAMP3, con sede en Alpharetta, ha desarrollado Farmwave, la primera plataforma de aprendizaje automatizado de máquinas basada en la nube para la agricultura. La aplicación iOS y la plataforma web que la acompaña permiten a un agricultor tomar una foto de un cultivo sospechoso y recibir un diagnóstico en cuestión de segundos, un proceso que normalmente podría durar más de una semana. Este proceso presenta una precisión del 95% y actualmente cubre el 85% de las especies de cultivos. Esa exactitud proviene del banco de datos masivo sobre el que se asienta el producto, que cuenta con un extenso catálogo de más de 35.000 especies de cultivos y plantas recolectadas a lo largo de 20 años. Por otra parte, una compañía de análisis de voz desarrolló AgVoice (en colaboración con la Universidad de Georgia y Georgia Tech), un software que permite a las empresas agrícolas y alimentarias capturar y analizar datos in situ utilizando su voz.
Hypepotamus.com