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“Avocado 360º” avanza en el desarrollo del prototipo lanzado en la fase anterior del proyecto, “Avocado Streaming”, una herramienta capaz de determinar con precisión y gracias a la inteligencia artificial, el grado óptimo de madurez del aguacate. Esta segunda parte del proyecto valida y consolida el mismo como una técnica fiable para su uso en entornos de laboratorio. 

Se trata de un proyecto multidisciplinar de I+D, “Evocato”, que combina la electrónica de medida más avanzada con la utilización de técnicas de inteligencia artificial, entre ellas el machine learning, basadas en el análisis de diversas fuentes de datos como son la evolución del microclima de las fincas evaluadas, las respuestas fenológicas del cultivo, atributos de la fruta, así como las diferentes observaciones de plagas y posibles enfermedades. 

El crecimiento exponencial del consumo y la demanda del aguacate, considerado un ‘superalimento’ por sus valores nutricionales, su versatilidad y su gran sabor, tanto en Europa como en el resto del mundo en los últimos años, ha reflejado un impacto directo en el empleo agrario. Como contrapartida, se han constatado efectos medioambientales negativos, derivados de la producción extensiva. En este escenario, asegurar la optimización de las cosechas de aguacate, así como poder garantizar que la recogida se realice en el momento óptimo de madurez del fruto, resulta esencial para satisfacer la demanda de la industria agroalimentaria y de los consumidores, minimizando a la vez el impacto de esta actividad en el medio ambiente. 

El perfeccionamiento de la técnica se ha encaminado a aumentar el potencial de éxito en las validaciones, mejorando así tanto los modelos de predicción como la calidad de los datos con los que se entrenan, así como la fiabilidad, protección y facilidad de uso de la tecnología sensórica empleada y su interacción con el usuario a través de una aplicación móvil. 

Con todo esto, se pretende llegar a tener validado un producto de fácil manejo y fiable para determinar de forma rutinaria en un número mayor de muestras, de manera no destructiva y más rápida, el estado de maduración del aguacate.  De esta forma se facilita la toma de decisiones relacionadas con la maduración del aguacate, que, al ser más adecuadas, mejora la planificación de la producción, manipulado, logística, venta y finalmente la rentabilidad del producto. 

Con “Evocato” se consigue eliminar los costes asociados a las técnicas actuales de determinación de la madurez del fruto, estimar el grado de maduración del aguacate en el árbol, mejorar las cualidades del aguacate que recibe el consumidor final, potenciar la competitividad de las empresas y la industria agroalimentaria.  

Entidades participantes en “Avocado 360º” 

El proyecto “Desarrollo evolutivo de la solución dotando al sensor de lentes avanzadas y enriqueciendo el modelo predictivo con nuevas variables de información técnica agraria: Avocado 360º”, es una iniciativa de investigación industrial coordinada por onTech Innovation, la mayor organización empresarial de economía digital y el mayor clúster tecnológico y biotecnológico de Andalucía. 

 La iniciativa está financiada por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo, como parte del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, con los fondos Next Generation EU de la Unión Europea. Está siendo desarrollada por empresas y organismos de investigación de primer nivel: Grupo La Caña, empresa granadina con más de 40 años de trayectoria empresarial dedicada a la producción y comercialización de productos hortofrutícolas; Nazaríes, compañía dedicada a la ingeniería de productos software, el desarrollo de proyectos de Industria 4.0. y la implantación de soluciones para el ticketing; la Fundación I+D del Software Libre, Fidesol, centro de apoyo a la innovación tecnológica que trabaja en investigación y desarrollo de tecnologías emergentes; Terceto Comunicación, agencia de comunicación arraigada en Granada; y la Universidad de Granada, a través del grupo de investigación EcSens (Grupo Electronic and Chemical Sensing Solutions).  

 


 

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