Un sistema basado en inteligencia artificial permite anticipar la predicción sobre la cosecha de olivar
Tras más de tres años de trabajo, este consorcio formado por la Universidad de Jaén, Cetemet, Citoliva, Cooperativas Agro-alimentarias de Andalucía y Nutesca llega a su fin. El resultado es “un sistema experto accesible y fácil de utilizar”, al estar implementado en una aplicación web.
De hecho, el agricultor o gestor de la finca que use la aplicación accede con un perfil específico, en el que selecciona la predicción que necesita conocer. También puede exportar la información en el formato que desee o, simplemente, visualizar una representación gráfica de los resultados, a nivel de municipio o también de explotación, según ha informado este martes Predic I.
En este sentido, la metodología contempla un estudio multiescala: se han seleccionado las provincias de Jaén, Córdoba y Granada y se han realizado predicciones de cosecha a nivel de municipio. Por otro lado, se han escogido cinco fincas en cada una de estas provincias, sumando así 15 explotaciones, todas ellas con características similares en cuanto a la tipología de olivar. En este caso, plantaciones de olivos en marco tradicional y de variedad picual.
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El catedrático de la Universidad de Jaén y coordinador técnico del proyecto, Francisco Ramón Feito, ha explicado que el modelo desarrollado por Predic I se basa en inteligencia artificial y algoritmos de precisión. En concreto, se ha empleado el algoritmo SVM con Kernel Lineal y Gaussiano, siendo el primero el que proporciona una mayor precisión predictiva.
Además, la integración de los índices de vegetación en el modelo mejora la predicción del rendimiento del cultivo. Esto se debe a que un mejor diagnóstico del estado de la plantación contribuye a una buena predicción temprana de su producción. También se ha contado con imágenes de satélite, que han sido fundamentales para tener una temporalidad suficiente que cubra todos los municipios de las provincias de Jaén, Córdoba y Granada.
Feito ha destacado, además, que el sistema desarrollado por este grupo operativo es capaz de evolucionar, ya que la retroalimentación del mismo con información de nuevas campañas permitirá generar modelos predictivos cada vez más eficientes y más ajustados a cada zona objeto de estudio.
Junto a la predicción de cosechas, esta tecnología permite realizar consultas sobre producciones históricas de las explotaciones, para analizar el comportamiento dinámico del cultivo a lo largo del tiempo.
Este proyecto está financiado a través de los Fondos Europeos Agrícolas de Desarrollo Rural (Feader) y cofinanciado por la Consejería de Agricultura, Pesca, Agua y Desarrollo Rural de la Junta de Andalucía en la convocatoria para el Funcionamiento de Grupos Operativos Regionales de la Asociación Europea de Innovación (AEI) en materia de productividad y sostenibilidad agrícola en el sector del olivar.
