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19 de junio, 2021

Inteligencia artificial a la medida de la industria agroalimentaria

La Inteligencia Artificial (IA) ofrece la oportunidad de producir de forma ágil y flexible

I+D+i

La Inteligencia Artificial (IA) ofrece la oportunidad de producir de forma ágil y flexible, mejorar la planificación, analizar datos o predecir el comportamiento de un consumidor cada vez más variable y digital, entre otras ventajas. Sin embargo, para avanzar hacia una industria más inteligente, todavía hay que salvar algunas barreras como: la brecha digital, la resistencia al cambio, el desconocimiento sobre cómo aplicar las nuevas tecnologías IA o la falta de metodologías para obtener y administrar datos que puedan ser de utilidad para los procesos clave de las empresas.

En el marco del proyecto COGNOSFOOD, apoyado por el IVACE y fondos FEDER, los profesionales de AINIA están desarrollando una plataforma que integra diversas capacidades relacionadas con modelos de inteligencia artificial para lograr diagnosticar de forma automática causas a problemas de calidad en planta (por ejemplo, calidades no homogéneas, lotes fuera de rango, etc.) así como anticipar o detectar de forma temprana problemas de calidad o de seguridad alimentaria (probabilidad de contaminación, etc.).

Todo ello con el objetivo de hacer una industria más segura y con productos de mayor calidad, al mismo tiempo que se disminuyen los costes asociados a estas actividades.

Para Juan Pablo Lázaro, departamento de tecnologías de la información y las comunicaciones de AINIA: “Este sistema permitirá integrar diferentes modelos predictivos, de simulación de procesos,  desarrollados con tecnologías Deep learning, y coordinarlos desde un punto de vista global permitiendo que la inteligencia esté al servicio de los procesos clave de las empresas de producto alimentario de manera coordinada.”

El proyecto COGNOSFOOD va a desarrollar una plataforma que sea capaz de albergar modelos predictivos y de simulación basados en inteligencia artificial susceptibles de ser aplicadas al control de calidad, control de riesgos de seguridad alimentaria, eficiencia productiva y control de procesos de la cadena de valor, permitiendo el aprovechamiento integral de los datos que las empresas alimentarias generan durante el proceso productivo, con diferentes aplicaciones integradas y coordinadas.