Título: “Predicción del momento óptimo de recolección de la aceituna”

Objetivo general: Incrementar el rendimiento económico de cultivo de olivar (aceituna) mediante la producción máxima de calidad y mayor rendimiento graso posible. Dicho objetivo se busca a través del desarrollo de una tecnología de análisis de comportamiento del cultivo mediante la aplicación de técnicas de Machine Learning e Inteligencia Artificial con el fin de desarrollar modelos predictivos que faciliten la toma de decisiones en la fase de recolección del fruto del olivar.

Objetivos específicos:

  • Objetivos Técnicos: diseño y desarrollo de un nuevo dispositivo de sensorización in-situ, sobre el que se estudiarán nuevos algoritmos avanzados de predicción que apoyen en la toma de decisiones y se desarrollará una interfaz de acceso a la información en tiempo real que haga de esta nueva solución la herramienta de referencia para la gestión de la explotación. Este sistema deberá determinar la fecha óptima de recolección de la aceituna con máximo rendimiento graso.
  • Objetivos Estratégicos: Responder a las necesidades de empresas del sector agrícola, en lo referente a la gestión de su stock de producto vivo y perecedero, mediante la programación del proceso de recolección, el cual hasta ahora se realiza de forma manual en base a la experiencia y mediante calendarios programados de antemano que no son modificados conforme a la evolución real del cultivo.
  • Objetivos Ambientales: Reducir al mínimo la pérdida de producto por perecimiento, logrando un uso eficiente de los recursos, aguas, fertilizantes, fitosanitarios, consumo energético, etc. y eliminando residuos innecesarios.
  • Objetivos Comerciales: Fidelizar al cliente con la oferta de un sistema que permita un recolectado en su momento óptimo.

Resultados esperados:

  • Un nuevo algoritmo de predicción del momento óptimo de recolección de la aceituna con el máximo rendimiento oleico.
  • Un modelo predictivo combinado (genéticos, redes neuronales, redes bayesianas) que refiera el punto óptimo de recolección.
  • Un protocolo de análisis matemático mediante técnicas de agrupación y clasificación de información climática, geográfica y agronómica, incluyendo información de la iniciativa Copernicus, a través del satélite Sentinel-2.

Socios participantes:

  • COORDINADOR DEL PROYECTO: BIOAGRO
  • SUBCONTRATACIÓN: CITOLIVA

Duración: Mayo 2020 a Diciembre 2021

Presupuesto: 360.000€

Programa de ayudas: Cervera

Organismo financiador: CDTI (Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial)