El sector agroalimentario enfrenta una serie de retos para mejorar su rentabilidad y su eficiencia. Para ello es necesario que evolucionar a una agricultura 4.0, mediante la aplicación de tecnologías que ayuden a los agricultores a:

Mejorar la supervisión y gestión de sus cultivos.
Optimización de los recursos.
Rendimiento de sus producciones en términos de calidad y seguridad alimentaria.

La agricultura 4.0 utiliza información objetiva captada por sensores de suelo, teledetección satelital o basada en drones, estaciones meteorológicas y sensores embarcados en la maquinaria agrícola. Así como información de las campañas anteriores para tomar decisiones sobre el manejo de los cultivos.

Es un proceso objetivo y automatizado de integración de fuentes de datos diversas para mejorar la toma de decisiones para la gestión de los cultivos. Basada en la experiencia y en la información de precisión de cada planta, suelo y clima particular.

Además, la agricultura 4.0 contribuye a avanzar hacia la sostenibilidad. La transformación digital del sector agrícola puede impulsar un mayor aprovechamiento de recursos, un incremento del ahorro de energía y combustible y la reducción el impacto medioambiental. De tal forma que se pueda cumplir con la Agenda 2030 y los ODS.

Tecnologías impulsadas por el proyecto Ceres

El proyecto Ceres busca contribuir al desarrollo de las tecnologías en agricultura de precisión desarrollando una unidad compacta de caracterización y diagnóstico de cultivos. Mediante tecnologías fotónicas que pueda ser instalada en la maquinaria agrícola para captar información de los cultivos, procesarla en tiempo real y ayudar a la toma de decisiones en el manejo de los cultivos.

En ese sentido, AINIA apuesta por dos tecnologías fotónicas:

Tecnología lidar. Para la captación de información física de los cultivos, que permite realizar un modelado tridimensional de los árboles o plantas y conocer la distribución y densidad de la canopia
Visión hiperespectral. Contribuye a la captación de información química como el estado sanitario, las carencias nutricionales o el diagnóstico de enfermedades de los cultivos.

A esto se unen otras tecnologías complementarias para el tratamiento de los datos captados mediante las tecnologías fotónicas. La inteligencia artificial para el procesado en tiempo real que aúna toda la información captada, genera un diagnóstico y las recomendaciones asociadas a este. Y la tecnología satelital de geoposicionamiento para poder representar en mapas de realidad aumentada la información captada y procesada junto a los diagnósticos generados.

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