Investigación
Eurecat prevé llevar la IA al campo africano
Según Eurecat, el centro tecnológico coordina Bridge-AI, un consorcio internacional que prevé desarrollar herramientas móviles para apoyar decisiones agrícolas en Kenia, Túnez y Nigeria. El proyecto combinará datos de satélites, sensores de campo e inteligencia artificial.
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En resumen
- Según Eurecat, el proyecto cuenta con un presupuesto de 1,93 millones de euros y financiación del programa Horizon Europe.
- Según Eurecat, las herramientas previstas ayudarán a planificar cultivos, gestionar el agua y decidir sobre el uso del suelo.
- Según Eurecat, los agricultores participarán en el desarrollo de las soluciones desde las primeras fases.
Un proyecto para apoyar las decisiones agrícolas
Según Eurecat, Bridge-AI prevé integrar datos de satélites, sensores de campo y modelos de inteligencia artificial en soluciones móviles accesibles. Su objetivo es ofrecer recomendaciones que ayuden a tomar decisiones sobre los cultivos, el agua y el suelo, además de impulsar la capacitación digital de quienes trabajan en la agricultura.
Según Eurecat, el presupuesto de 1,93 millones de euros corresponde al proyecto. El consorcio reúne a entidades de España, Kenia, Túnez, Nigeria y Austria, con financiación del programa Horizon Europe.
Del dato del terreno a una recomendación
Según Eurecat, la iniciativa pretende responder a problemas como la escasez de agua, la degradación del suelo y la variabilidad climática. También prevé abordar las limitaciones de acceso al riego, a los servicios agrícolas y a herramientas digitales adaptadas.
Según Eurecat, el proyecto abordará además la falta de competencias digitales que dificulta adoptar tecnologías avanzadas en las zonas rurales. La propuesta combina así el desarrollo de herramientas con la capacitación de las personas que deberán utilizarlas.
Qué se prevé hacer en cada país
| País | Cultivo o ámbito | Trabajo previsto |
|---|---|---|
| Nigeria | Maíz adaptado al clima | Seguimiento ambiental, herramientas predictivas y recomendaciones basadas en inteligencia artificial. |
| Kenia | Setas en microclimas | Seguimiento ambiental, simulación de escenarios y previsión del rendimiento. |
| Túnez | Pastos y granadas | Predicción de pastos con mapas de biomasa obtenidos de datos satelitales; recomendaciones de riego, poda y cosecha para las granadas. |
Según Eurecat, las actividades previstas responden a cultivos y necesidades diferentes. En Nigeria se centrarán en el maíz; en Kenia, en las setas; y en Túnez, en los pastos y las granadas.
Desarrollar las herramientas con quienes las usarán
Según Eurecat, el proyecto prevé implicar a agricultores, cooperativas, empresas y administraciones en la creación conjunta de las herramientas. El propósito es incorporar el conocimiento y las necesidades de sus futuros usuarios desde las primeras fases para adaptar la tecnología a cada realidad local.
Según Eurecat, Bridge-AI también prevé promover la participación de las mujeres tanto como usuarias de las herramientas como en su desarrollo. La iniciativa pondrá el foco en su inclusión ante las dificultades de acceso a recursos, tecnología y formación.
Conclusión
Según Eurecat, la apuesta de Bridge-AI es desarrollar las soluciones con las comunidades agrícolas y adaptar las recomendaciones a cada entorno. La capacitación digital y la participación de sus futuros usuarios forman parte de ese trabajo previsto.
Fuentes primarias
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