PROYECTOS

El Consejo Regulador de la Denominación de Origen Calificada (DOC) de Rioja ha dado un salto cualitativo en la producción vinícola al colaborar con Spectralgeo. Spectralgeo ha desarrollado un innovador modelo de inteligencia artificial (IA) diseñado específicamente para la DOC de Rioja, con el objetivo de optimizar la calidad del vino. Esta herramienta de IA analiza y predice las expectativas productivas de las parcelas en las regiones de Rioja Alta, Rioja Alavesa y Rioja Oriental, permitiendo a los viticultores entender mejor el potencial de sus viñedos. Los viñedos inscritos en este programa regulatorio han recibido los resultados del análisis de Spectralgeo, marcando un precedente en la integración de la tecnología de punta en la enología tradicional para garantizar y mejorar la excelencia de los vinos de Rioja.

El objetivo de este proyecto es la creación de un servicio capaz de detectar con varias semanas de antelación la aparición y evolución de tres enfermedades foliares en el cultivo de la remolacha azucarera. El servicio tiene un enfoque global del panorama nacional y se utilizan cinco años de toma de datos para garantizar un conjunto de datos representativo. Los resultados del proyecto se emplearán por Azucarera para monitorizar todas las hectáreas de cultivo y gracias a los modelos diseñados se conocerá con antelación cuando aparece la cercospora, la roya o el oídio en cada parcela. De forma complementaria, se desarrollarán unos modelos prescriptivos que recomienden que tratamientos aplicar a cada parcela basado en las enfermedades predichas y otros factores climáticos y espectrales. El servicio permite comprender las necesidades de todas las hectáreas de remolacha y crear recomendaciones acerca de los tratamientos más apropiados en cada una de ellas.

SEPARA, un proyecto de investigación financiado por la Unión Europea ha permitido mejorar la eficiencia en plantas de selección de envases. Utilizando machine learning y computer vision en conjunto con la fotogrametría, se analizan imágenes 2D para crear modelos 3D y calcular las propiedades físicas de los residuos. Esta información permite ajustar automáticamente las máquinas clasificadoras, optimizando la selección y el reciclaje de envases con precisión y eficacia.

MinerIA es un proyecto en el que se utilizan técnicas como inteligencia artificial y visión computacional para identificar minerales estratégicos con un presupuesto de 152.676,68 €. Se lleva a cabo en la mina La Parrilla, enfocándose en dos áreas principales: Cenital Miner, que analiza las zonas de voladuras para encontrar áreas con alta concentración de minerales usando datos multiespectrales y algoritmos de IA, y Frontal Miner, que examina el frente de la cantera a través de algoritmos de visión artificial para identificar vetas de minerales. De esta forma, conseguimos determinar los sensores y bandas espectrales más eficaces, encontrar las condiciones óptimas para recolectar datos y desarrollar los algoritmos para identificar y localizar automáticamente los minerales.

PARTICIPANTES DEL PROYECTO: Spectralgeo, WResources, Intromac y Azimut.