Descripción del proyecto
Ordenadores de cuentan cultivos
La estimación del rendimiento de los cultivos es una función esencial para la producción frutícola, ya que determina la parte del cultivo que es adecuada para el consumo y la comercialización. Dicha estimación, que es fundamental para la producción de manzanas, tiene que ser fiable, rápida y rentable. En la actualidad, son los trabajadores agrícolas los encargados de contar la fruta a mano. Esto no solo requiere mucho tiempo, sino que no se puede garantizar que sea preciso, especialmente para grandes cultivos. El proyecto AGERPIX, financiado con fondos europeos, está desarrollando una solución basada en algoritmos de inteligencia artificial. Tiene por objeto ofrecer unas predicciones fiables y rápidas, así como reducir considerablemente los costes de explotación y administración. Proporciona a los agricultores información sobre el tamaño y la calidad de las frutas y del rendimiento del cultivo, calcula la mano de obra necesaria y ofrece una planificación logística.
Objetivo
"Crop yield estimation is an important task in apple orchard management. The current practice of yield estimation is based on manual counting of fruits by workers. It is extremely time-consuming, labour-intensive, highly inaccurate, and it is not practical for large fields. Agerpix provides accurate predictions to help growers improve fruit quality and reduce operating costs by making better decisions on intensity of fruit thinning and plant nutrients and treatments (mid-season), size of the harvest labour force, machinery and materials and logistical planning of storage, packing and cold warehouses, not to mention the development of a commercialization strategy tailored to the expected production, achieving a 50% cost reduction in orchard management operations. Artificial Intelligence algorithms are used to identify, measure diameter ranges, and envision the fruit leafiness and vigour, providing yield estimations over the plant heights and plant health variables.
Several piloting projects for the yield estimation system at top apple producers (Nurfri - #1 Spanish and Blue Whale #1 French among others) have been deployed with +140ha analysed with a precision of 90-95%. AGERPIX system has been adapted to four different apple varieties. After successful validation activities, CODESIAN is developing a customer portfolio worth 38M€ in five years. However, because AGERPIX is offering as a B2B service and because the technology can be easily replicated to other fruits (ongoing validations with table grapes and peach with minor AI/sensor adaptations), a careful scale-up design to strengthen the business plan towards covering global needs fruit markets (apple: 517 M€; table grape: 124 M€; peach: 160M€; tangerine: 299 M€; avocado: 54 M€) is needed. After further data gathering through extensive validations across new fruits, CODESIAN projects +7,9M€ revenues with +4,5M€ EBIT and +60 new jobs created by 2024.
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Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
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- ciencias naturalesinformática y ciencias de la informacióninteligencia artificial
- ciencias agrícolasagricultura, silvicultura y pescaagriculturaagronomíaprotección fitosanitaria
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Programa(s)
Convocatoria de propuestas
Consulte otros proyectos de esta convocatoriaConvocatoria de subcontratación
H2020-SMEInst-2018-2020-1
Régimen de financiación
SME-1 - SME instrument phase 1Coordinador
42190 GOLMAYO (SORIA)
España
Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.