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Inteligencia artificial y sensores en agricultura digital

Inteligencia artificial y sensores en agricultura digital

Salvador Gutiérrez Salcedo ha obtenido el grado de doctor por la Universidad de La Rioja con una tesis cuyo objetivo es combinar la inteligencia artificial y tecnologías de sensórica no invasiva para la estimación de importantes características agronómicas, fisiológicas y cuantitativas en agricultura y viticultura digital.

Desarrollada en el Departamento de Agricultura y Alimentación -en el marco del programa Enología, Viticultura y Sostenibilidad- esta tesis ha sido dirigida por Javier Tardáguila Laso y Mª Paz Diago Santamaría, y calificada con sobresaliente ‘cum laude’ por unanimidad y mención internacional al título.

La primera de las metodologías innovativas que Gutiérrez ha presentado es la combinación de algoritmos de inteligencia artificial y espectroscopia portátil para la monitorización de la vid, abriendo nuevas vías en viticultura digital para el estudio rápido de la vid bajo condiciones de campo.

En segundo lugar, una aplicación de métodos combinados de inteligencia artificial sobre imágenes térmicas adquiridas bajo condiciones de campo para la monitorización en continuo del estado hídrico del viñedo. El nuevo método desarrollado en continuo es muy útil en la industria vitivinícola para medir el estado hídrico de un viñedo y generar mapas de variabilidad espacial. El último desarrollo de la tesis fue el uso de visión hiperespectral en continuo en condiciones de campo y modelada con técnicas de inteligencia artificial.

De entre las aplicaciones presentadas, destaca un sistema de evaluación de la composición de los frutos a distancia y en continuo, algo que no existía hasta ahora. Los resultados sugieren que la visión hiperespectral puede emplearse para estimar distintos aspectos del viñedo y otros frutales, convirtiéndose en una herramienta potente y precisa para la toma de decisiones.

Los resultados del trabajo de investigación, llevado a cabo en esta tesis doctoral, demuestran que las técnicas de inteligencia artificial pueden sacar provecho de datos vegetativos capturados a través de tecnologías de sensórica no invasiva para el desarrollo de nuevas soluciones y herramientas de apoyo a decisiones en la industria agrícola.