Este nuevo proyecto se está llevando a cabo desde el Centro de Innovación conjunto de Cajamar e IBM en el Parque Científico y Tecnológico de Almería, siendo esta una de las líneas de innovación que se están impulsando para contribuir al crecimiento y desarrollo del sector agroalimentario. Se trata de construir un modelo cognitivo de machine learning a partir de los datos existentes en la Estación Experimental de Cajamar Las Palmerillas, e incorporando otras fuentes de datos, como la información meteorológica de The Weather Company, para proporcionar un modelo de predicción de la producción de los cultivos, que se pondrá a disposición de los agricultores a través de una App sencilla y manejable.
Eduardo Baamonde se refirió a este proyecto durante la inauguración de Fruit Attraction, donde aclaró que en una primera fase lo que se pretende es aprovechar todos los datos acumulados durante las últimas cinco décadas en la estación experimental de Cajamar sobre cultivo de tomate para poder predecir la evolución de la producción y la cosecha semanal desde el inicio hasta el final del ciclo. “Esta predicción sería de gran utilidad para los productores y las comercializadoras, ya que les permitiría planificar tanto la carga de trabajo en los invernaderos y los almacenes de manipulación como cerrar programas de suministro con sus clientes, controlando el margen de variación que siempre se puede producir por las variables condiciones climatológicas”, explicó.
Con esta iniciativa promovida por Cajamar e IBM se pretende ayudar a dar respuesta a una de las necesidades principales de las empresas comercializadoras: conocer cuánto producto podrá entrar en sus almacenes para poder hacer una previsión de ventas. El proyecto permitirá así la generación de modelos de predicción de producción de cultivos, basándose en múltiple información: la predicción del tiempo, el tipo de cultivo, el tipo de invernadero, etc.
Desde la Estación Experimental de Cajamar Las Palmerillas se proporcionará a los agricultores la capacidad de consultar al sistema a través de una App móvil, en la que introduciendo los parámetros solicitados se les proporcionará la predicción de producción.
Este proyecto de inteligencia artificial consta de tres fases. La primera es la que se acaba de poner en marcha y que se va a generar en torno al cultivo de tomate, el más implantado en Almería y del que más información se dispone, siendo así el más válido para generar el modelo y validar sus resultados. Más adelante, en las siguientes fases, se irá ampliando a otros cultivos de interés para el sector agroalimentario.
