La IA ya es capaz de predecir la cosecha de Jaén, Córdoba y Granada
El Grupo operativo Predic I, formado por por la Universidad de Jaén, Cetemet, Citoliva, Cooperativas Agro-alimentarias de Andalucía y Nutesca, desarrolla un sistema que predice la cantidad de cosecha de los municipios de Jaén, Córdoba y Granada en el momento que se cierra la campaña anterior.
El sistema está implementado en una aplicación web en la que el agricultor puede acceder y seleccionar la predicción que necesita conocer. También puede exportar la información en el formato que desee o, simplemente, visualizar una representación gráfica de los resultados, a nivel de municipio o también de explotación.
Además de predecir, con el tiempo será capaz de hacer evolucionar sus pronósticos, ya que la retroalimentación del sistema con la información de nuevas campañas permitirá generar modelos predictivos cada vez más eficientes y más ajustados a cada zona estudiada. A su vez, permite realizar consultas sobre producciones históricas de las explotaciones, para analizar el comportamiento dinámico del cultivo a lo largo del tiempo.
Predic I ha desarrollado un sistema que predice la cosecha a partir de la campaña anterior.
La metodología contempla un estudio multiescala, esto es, se han seleccionado las provincias de Jaén, Córdoba y Granada y se han realizado predicciones de cosecha a nivel de municipio. Por otro lado, se han seleccionado cinco fincas en cada una de las provincias citadas, sumando así un total de 15 explotaciones, todas ellas con características similares en cuanto a la tipología de olivar. En este caso, plantaciones de olivos en marco tradicional y de variedad picual.
Según argumenta Francisco Ramón Feito, Catedrático de la Universidad de Jaén y coordinador técnico del proyecto, el modelo desarrollado por Predic I se basa en Inteligencia Artificial y algoritmos de precisión. En concreto, se ha utilizado el algoritmo SVM con Kernel Lineal y Gaussiano, siendo el primero el que proporciona una mayor precisión predictiva. Además, la integración de los índices de vegetación en el modelo mejora la predicción del rendimiento del cultivo. Esto es debido a que un mejor diagnóstico del estado de la plantación contribuye a una buena predicción temprana de su producción.
Este proyecto está financiado a través de los Fondos Europeos Agrícolas de Desarrollo Rural (FEADER) y cofinanciado por la Consejería de Agricultura, Pesca, Agua y Desarrollo Rural de la Junta de Andalucía en la convocatoria para el Funcionamiento de Grupos Operativos Regionales de la Asociación Europea de Innovación (AEI) en materia de productividad y sostenibilidad agrícola en el sector del olivar.
