AI4RealAg
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Sobre el proyecto
Este proyecto, bajo el código LISBOA-01-0247-FEDER-069670 y POCI-01-0247-FEDER-069670, encarna el objetivo central de potenciar la investigación, el desarrollo tecnológico y la innovación. Centrado en las regiones de Lisboa, Centro y Alentejo, reúne a entidades beneficiarias clave, como SISCOG - Sistemas Cognitivos, S.A., Beyond Vision - Sistemas Móveis Autónomos de Realidade Aumentada, Lda, y el Instituto Nacional de Investigação Agrária e Veterinária, I.P.
Aprobado el 24 de mayo de 2021, este proyecto comenzó el 1 de septiembre de 2020 y está previsto que finalice el 30 de junio de 2023. Con un coste total elegible de 2.661.843,68 €, se beneficia de un importante apoyo financiero de 1.562.945,17 € del Fondo Europeo de Desarrollo Regional de la Unión Europea, allanando el camino para que soluciones innovadoras de Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos impulsen la implementación y democratización de la agricultura digital a través de AI4RealAg.
Objetivos, actividades y resultados esperados
Desarrollar la IA y la ciencia de datos
Desarrollar modelos de Inteligencia Artificial (IA) y Ciencia de Datos que, mediante el análisis de grandes volúmenes de datos, permitan descubrir conocimientos ocultos a partir de los datos, como patrones, tendencias y correlaciones, que apoyen una toma de decisiones más inteligente, así como la preparación de previsiones.
Soluciones avanzadas de detección
Para garantizar que AI4RealAg produzca resultados de la mejor calidad, hemos desarrollado una solución integral que combina sensores remotos multiespectrales, térmicos, 4K, 360º y LiDAR. Al explorar cargas útiles de drones más grandes, pretendemos mejorar la calidad de los datos, lo que a su vez alimenta nuestros modelos de IA y Ciencia de Datos para análisis agrícolas avanzados.
El proyecto aborda seis temas
estados fenológicos
Caracterización de los estados fenológicos de los cultivos
coeficientes culturales
Determinación de los coeficientes culturales
estrés hídrico
Estimación de la intensidad del estrés hídrico;
estado nutricional
Diagnóstico del estado nutricional
detección de enfermedades
Diagnóstico sanitario para la detección precoz de enfermedades
plataforma de fenotipado
Desarrollo de una plataforma avanzada de fenotipado
