project - EIP-AGRI Operational Group
BiHortaflor Innova: Development of optimal strategies for irrigation and their use as an entrance of models of artificial intelligence and prevision m
BiHortaflor Innova: Desarrollo de estrategias óptimas de riego y su uso como entrada a modelos de inteligencia artificial así como modelos previsiones en la oferta para optimizar la estrategia comerci
Objectives
O1.Implement and evaluate a precision irrigation management system based on the monitoring of soil water status as a tool to optimize water resources in organic agriculture
O2. Use of Artificial Intelligence to optimize logistics and commercial operations using predictive models that include the irrigation strategies defined in the previous objective.
Objectives
O1.Implementar y evaluar un sistema de manejo de riego de precisión basado en la monitorización del estado hídrico del suelo como herramienta para optimizar los recursos hídricos en agricultura ecológica
.O2. Empleo de Inteligencia Artificial para optimizar las operaciones logísticas y comerciales mediante modelos predictivos que incluyan las estrategias de riego definidas en el objetivo anterior.
Activities
1. Define optimal irrigation strategies in citrus, fruit, cut flowers and vegetables, by using tensiometers that provide greenhouse input data.
2. Develop predictive models of pepper stocking using artificial intelligence algorithms, which feed on climatic and productive greenhouse data, including those derived from agronomic management and tensiometers, as well as those of stockpiling
3. Adjust an optimization tool including economic conditions that define the actions to be carried out in the commercial strategy of the products and their sale price, providing a more precise forecast of production and stockpiling, in order to increase competitiveness and profit.
Activities
1Definir estrategias óptimas de riego en cítricos, frutales, flor cortada y hortalizas, mediante el uso de tensiómetros que proporcionen datos de entrada de invernaderos.
2. Desarrollar modelos predictivos de acopio en pimiento mediante algoritmos de inteligencia artificial, los cuales se alimentan de datos climáticos y productivos de invernadero, incluyendo aquellos derivados de la gestión agronómica y tensiómetros.
3. Ajustar una herramienta de optimización incluyendo condicionantes económicos que definan las acciones a llevar a cabo en la estrategia comercial de los productos y su precio de venta disponiendo una previsión de producción y acopio más precisa.
Contexte
Este proyecto presenta un conjunto de soluciones que suponen una innovación con respecto a las tecnologías utilizadas en las soluciones actuales. Las soluciones propuestas son novedosas, ya que permiten desarrollar y aplicar modelos predictivos empíricos aprovisionamiento de productos hortofrutícolas, así como la tendencia de demanda y precios de mercado.
Los agricultores de la Región de Murcia desfrutan de unas condiciones climáticas privilegiadas para la producción de frutas y verduras de alta calidad. Además, disponen de años de experiencia con los que han conseguido mejorar las técnicas de cultivo haciendo de la agricultura murciana una de las más avanzadas del mundo.
En cambio, estos mismos agricultores se ven amenazados por la grave situación debida a la escasez de los recursos hídricos.En relación al uso de la Inteligencia Artificial, las múltiples variables y condiciones que pueden afectar a la producción y evolución de precios de estos productos convierten estas en un objetivo de investigación de primer nivel.
Additional comments
El sector agrario demanda tecnologías innovadoras para incrementar de forma sostenible la productividad y la competitividad, y para optimizar la gestión de toda la cadena de valor agroalimentaria, desde el campo hasta el consumidor final, especialmente aquellas destinadas a mejorar y facilitar la toma de decisiones.
En ese sentido, el sector ha ido incorporando nueva tecnología en los últimos años, tecnología que ha contribuido de forma significativa a la mejora de los rendimientos de producción, y en la gestión de la cadena de suministro para adecuarla a los requerimientos del consumidor. Es importante tener presente que en la cadena de suministro se pierde casi el 40% de la producción agrícola.
Estos avances tecnológicos se han centrado en gran medida en maquinaria y biotecnología y tan sólo en los últimos años la adquisición de datos e información, asociada al abaratamiento de sensores y sistemas de transmisión.
Esta posibilidad está haciendo que se estén desarrollando potenciales aplicativos con tecnologías que hacen uso de dichos datos, como las que desarrolla ec2ce, compañía que participa en el proyecto contratada por el consorcio como tecnólogo.
Ec2ce es una compañía española especializada en Inteligencia Artificial aplicada al sector agrario y ganadero que cuenta con tecnología propia que disminuye de forma significativa la incertidumbre en la toma de decisiones estratégicas, comerciales y de gestión. Los modelos predictivos de ec2ce funcionan con metodología de aprendizaje automático y se aplican tanto en producción como en comercialización y distribución, utilizando información proveniente de las bases de datos de nuestros clientes, y de fuentes de datos públicas
Project details
- Main funding source
- Rural development 2014-2020 for Operational Groups
- Rural Development Programme
- 2014ES06RDRP013 Spain - Rural Development Programme (Regional) - Región de Murcia
Emplacement
- Main geographical location
- Murcia
€ 138261
Total budget
Total contributions from EAFRD, national co-financing, additional national financing and other financing.
1 Practice Abstracts
Artificial Intelligence is a technology in development that is finding new applications in many sectors, modifying and improving its modes of operation, and that can help many of the modification schemes in various sectors in these sectors.
The commercial and production decisions are based on the price of supply and demand data, and that makes it difficult to optimize the process.
In this project, BioHortaflor, innovates, aims to develop tools that provide:
- Optimal irrigation strategies and their use as input to artificial intelligence models
- Forecast models in the offer to optimize the commercial strategy and the operation of fresh or cut flower crops, including the irrigation strategies inputs
The objective is defined in which partner projects for the selection of this project.
Therefore what is going to be done in the project is:
1. Define optimal irrigation strategies in citrus, fruit, cut flowers and vegetables, by using tensiometers that provide greenhouse input data
2. Develop predictive models of in-process collection using artificial intelligence algorithms, which feed on climate data and greenhouse products, as well as those derived from agronomy management and tensiometers
3. Adjust an optimization tool with economic conditions that define the actions to be carried out in the commercial strategy of the products and their sale price that contains a production production and another more accurate, so as to increase competitiveness and profit for greenhouse operations.
La Inteligencia Artificial es una tecnología en desarrollo que está encontrando aplicaciones nuevas en muchos sectores, modificando y mejorando sus modos de operación, y que va a mejorar muchos de los esquemas de interacción entre diversos actores en dichos sectores.
Las decisiones comerciales y de producción se basan en estimaciones sobre datos de oferta y demanda, que son difíciles de determinar a futuro debido a que dependen de la interacción compleja de muchos factores, y eso dificulta la optimización del proceso.
En este proyecto BioHortaflor Innova pretende desarrollar herramientas que proporcionen:
- Estrategias óptimas de riego y su uso como entrada a modelos de inteligencia artificial
- Modelos previsiones en la oferta para optimizar la estrategia comercial y de operación de cultivos de fresco o flor cortada, incluyendo como entradas las estrategias de riego
Contacts
Project coordinator
-
Adolfo García Albaladejo
Project coordinator
Project partners
-
BIOCAMPO S.L
Project partner
-
CAMPOSEVEN S.A.T 9994
Project partner
-
LOS RITAS S.A.T 7995
Project partner