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ANALISIS DE DATOS INTELIGENTE PARA UNA AGRICULTURA DIGITAL Y SOSTENIBLE EN LA CO...

ANALISIS DE DATOS INTELIGENTE PARA UNA AGRICULTURA DIGITAL Y SOSTENIBLE EN LA COMUNIDAD VALENCIANA EL PROYECTO AGRISMART TIENE COMO OBJETIVO DISEÑAR, DESARROLLAR Y PONER EN PRODUCCION UN NOVEDOSO ROBOT AGRICOLA EQUIPADO CON VARIAS TECNOLOGIAS DE DETECCION NO INVASIVAS PARA SUPERVISAR LOS CULTIVOS DE ARBOLES FRUTALES CON EL FIN... ver más

01/01/2021

144K€

Presupuesto del proyecto: 144K€

Líder del proyecto

UNIVERSITAT DE VALÈNCIA (ESTUDI GENERAL) No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Sin perfil tecnológico

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSITAT DE VALÈNCIA (ESTUDI GENERAL) No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Sin perfil tecnológico

Presupuesto del proyecto 144K€

Descripción del proyecto EL PROYECTO AGRISMART TIENE COMO OBJETIVO DISEÑAR, DESARROLLAR Y PONER EN PRODUCCION UN NOVEDOSO ROBOT AGRICOLA EQUIPADO CON VARIAS TECNOLOGIAS DE DETECCION NO INVASIVAS PARA SUPERVISAR LOS CULTIVOS DE ARBOLES FRUTALES CON EL FIN DE OPTIMIZAR LA GESTION Y TOMAR DECISIONES RACIONALES SOBRE EL USO DE LOS RECURSOS.EL ROBOT AGRICOLA PROPUESTO (EN EL QUE SE IMPLEMENTARAN DIVERSAS TECNOLOGIAS DE SENSORIZACION) PERMITIRA UNA TOMA DE DECISIONES REVOLUCIONARIA Y CONCLUYENTE PARA OPTIMIZAR LA GESTION DE LOS CULTIVOS E IMPULSAR LAS DECISIONES AGRONOMICAS FUNDAMENTALES EN FUNCION DEL DIAGNOSTICO DE LOS ARBOLES, LA SUPERVISION DEL CRECIMIENTO DE LAS PLANTAS Y EL ESTADO DE LOS NUTRIENTES Y EL AGUA DEPENDIENDO DE LA BIOMASA. EL ROBOT INCORPORARA UN SISTEMA INTEGRADO QUE INCLUYE VISION ARTIFICIAL, IMAGENES HIPERESPECTRALES, TERMOGRAFIA Y SENSORES BASADOS EN LASERES DE ESCANER (LIDAR). LAS IMAGENES ADQUIRIDAS DE LA VEGETACION SE PROCESARAN MEDIANTE ALGORITMOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PERSONALIZADOS PARA COMPONER MAPAS DE PRODUCCION ESPECIFICOS.EL OBJETIVO DE ESTE SUBPROYECTO ES EL DESARROLLO DE LOS ALGORITMOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL, CURVAS DE CALIBRACION Y MODELOS QUE PROCESARAN LOS DATOS ADQUIRIDOS POR EL SISTEMA MULTISENSOR DEL ROBOT EXPLORADOR, INTEGRANDO Y FUSIONANDO LOS DATOS PROCEDENTES DE LA INFORMACION AGRONOMICA Y FISIOLOGICA. ESTOS MODELOS PERMITIRAN PREDECIR EL DIAGNOSTICO NUTRICIONAL DE LA PLANTA, EL ESTADO HIDRICO DEL CULTIVO, EL ANALISIS DE LA CALIDAD EXTERNA DEL FRUTO Y EL CRECIMIENTO DE LA PLANTA.LOS ALGORITMOS IMPLEMENTADOS SE BASARAN EN REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES PROFUNDAS (DCNN), QUE SON EL ESTADO DEL ARTE EN PROBLEMAS DE CLASIFICACION Y REGRESION DE IMAGENES. LOS MODELOS DE REDES EXISTENTES NO PRESTAN SUFICIENTE ATENCION A LA EXTRACCION DE INFORMACION DE CORRELACION ESPECTRAL-ESPACIAL. ASI, EN EL CASO DE ESTE SUBPROYECTO, COMO LA CONCENTRACION DE NUTRIENTES O EL ESTRES HIDRICO PUEDEN ESTAR DISTRIBUIDOS DE FORMA DESIGUAL EN LOS ARBOLES, PROPONEMOS UTILIZAR UNA NOVEDOSA RED DE ATENCION COLABORATIVA PROFUNDA. CON ESTA TECNICA PODEMOS MOSTRAR LAS AREAS MAS RELEVANTES EN LAS IMAGENES DONDE EL ALGORITMO PRESTA ATENCION PARA PREDECIR LAS CARACTERISTICAS, LO QUE ES ESPECIALMENTE UTIL EN EL CASO DE MUESTRAS CON ALTA VARIABILIDAD COMO LOS ARBOLES.EL SUBPROYECTO UTILIZARA LOS DATOS RECOGIDOS EN EL MUESTREO DE CAMPO UTILIZANDO EL PROTOTIPO DE MULTISENSOR DESARROLLADO EN EL SUBPROYECTO 2 (SENSORES DE ADQUISICION DE DATOS). SE REALIZARAN VARIOS PASOS SOBRE LOS DATOS (ANALISIS EXPLORATORIO DE DATOS Y CURVAS DE CALIBRACION, REDUCCION DE LA DIMENSIONALIDAD E INGENIERIA DE CARACTERISTICAS DE LOS DATOS AGRONOMICOS). FINALMENTE, SE APLICARA UN CONJUNTO SELECCIONADO DE TECNICAS DE APRENDIZAJE PROFUNDO PARA DESARROLLAR LOS MODELOS FINALES QUE SE IMPLEMENTARAN EN UN ACELERADOR DE HARDWARE DE IA MONTADO EN EL PROTOTIPO ROBOTICO.

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