/ El proyecto
AILIVE4ENV es un proyecto de investigación de 18 meses que busca desarrollar una solución tecnológica para evaluar cuantitativamente el impacto ambiental de la ganadería extensiva y generar recomendaciones para optimizar la gestión de recursos.
El proyecto utiliza inteligencia artificial, análisis de imágenes satelitales, IoT y machine learning para abordar retos como la mitigación del cambio climático y el uso óptimo de recursos naturales en la producción ganadera.
Se recopilarán datos de múltiples fuentes, incluyendo sensores IoT, imágenes satelitales y datos técnico-reproductivos de ganaderías.
El proyecto es ejecutado por Digitanimal en colaboración con el Laboratorio de Ciencia de Datos (DSLAB) de la Universidad Rey Juan Carlos I de Madrid.
/ Actividades de difusión y diseminación
Creación de una página web dedicada al proyecto para difundir su evolución y resultados. La página web actual de Digitanimal tiene un alcance de más de 109,000 impresiones y 19,000 visitas mensuales.
Publicación de avances y resultados en las redes sociales de Digitanimal, que cuenta con más de 10,000 seguidores.
3.
Participación en ferias sectoriales como Smart AgriFood Summit y Datagri, donde están presentes diversos actores de la cadena ganadera.
4.
Publicación de al menos dos artículos científicos en revistas y congresos, sujeto a la evaluación de patentabilidad.
5.
Presentación de patentes basadas en los resultados de la investigación, a nivel internacional y/o nacional.
6.
Establecimiento de acuerdos con entidades públicas y privadas (asociaciones ganaderas, cooperativas, centros tecnológicos, agencias de desarrollo regional, organismos públicos, etc.) interesadas en los resultados del proyecto.
Estas actividades están diseñadas para maximizar el impacto y la visibilidad del proyecto, así como para facilitar la transferencia de conocimientos y tecnología al sector ganadero y a la comunidad científica.
/ Resultados del proyecto
AILIVE4ENV ha permitido avanzar en el uso combinado de inteligencia artificial, datos IoT, imágenes satelitales y variables ambientales para evaluar el impacto de la ganadería extensiva sobre el carbono orgánico del suelo. Durante el proyecto se han integrado datos procedentes de dispositivos de monitorización ganadera, muestras de suelo, información climática, variables topográficas e índices derivados de imágenes Sentinel-2.
El trabajo realizado ha permitido desarrollar modelos de Machine Learning capaces de relacionar estas variables con el contenido de carbono orgánico del suelo y de clasificar zonas con niveles altos o bajos de carbono. Estos resultados constituyen una base tecnológica para futuras herramientas de apoyo a la toma de decisiones en ganadería extensiva, orientadas a mejorar la sostenibilidad, optimizar el manejo de los pastos y facilitar el seguimiento ambiental de las explotaciones.
Aunque la solución aún requiere nuevas fases de validación, estandarización de datos y mejora de variables ganaderas, el proyecto ha demostrado el potencial de combinar información satelital, ambiental y de actividad animal para avanzar hacia sistemas de evaluación ambiental más escalables, no invasivos y útiles para el sector ganadero.
Este proyecto ha sido cofinanciado por la Unión Europea Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER)
En el marco de la ayuda ORDEN 3787/2023 del Consejero de Educación, Ciencia y Universidades, por la que se convocan para el año 2023 las ayudas para el desarrollo de PYMES innovadoras.
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