En este camino hacia la digitalización es importante saber discernir en qué momento se encuentra cada sector y negocio, ya que, en función de este, variarán sus necesidades. Por ejemplo, hay empresas en las que el foco se pone en la resolución de sus problemas de trazabilidad y en gestionar sus datos, mientras que en otras es necesario centrarse en la reformulación de su cadena de producción en base al nuevo mercado con una demanda más reducida y personalizada. Si nos centramos en los proyectos relacionados con la predicción, donde las industrias aplican tecnologías como los gemelos digitales o la inteligencia artificial para la toma de decisiones, vemos que hemos pasado de analizar el producto resultante para corregir los errores a introducir factores predictivos que son capaces de saber de antemano qué parámetros hay que modificar para evitar próximos fallos o adaptarnos ante una variedad de la demanda.
En este contexto, la innovación va ligada a la situación del mercado y, como consecuencia de la pandemia y el conflicto en Ucrania, la fragilidad de las cadenas de suministro y la energía han ganado protagonismo, poniéndose de manifiesto su criticidad. De este modo la inteligencia artificial vuelve a situarse como un elemento clave para el desarrollo de la industria, tanto para poder adaptar la producción a las necesidades de cada momento como de optimizar el patrón de consumo energético de una compañía en costes y sostenibilidad.
Proyectos transformadores: IA en el sector agroalimentario
Con vistas al futuro, el sector agroalimentario español afronta varios retos, entre los que destaca aumentar su grado de digitalización. En este sentido, el proyecto AgrarIA nace con el ambicioso objetivo de investigar la aplicabilidad y viabilidad de la inteligencia artificial junto con otras tecnologías relacionadas con la Industria 4.0 en soluciones reales para definir nuevos métodos de producción agraria que redunden en que en el futuro el sector agroalimentario español sea más tecnológico, innovador, sostenible y comprometido con la eficiencia energética y la disminución de la huella de carbono.
El proyecto contempla el desarrollo de una plataforma propia integrada que aúne los principales procesos de la cadena de valor del sector agrícola (producción, transformación y distribución) en una sola entidad de computación desacoplada, aprovechando las sinergias que pudieran existir permitiendo desplegar iniciativas singulares o casos de uso que favorezcan una rápida, eficiente, productiva y sostenible transformación del sector.
En lo que respecta a la producción agraria, se investigará el uso de la IA en diversos aspectos como nuevos biopesticidas y su dosificación en cultivos en invernaderos, sistemas de agromonitorización de cultivos extensivos herbáceos, optimización de cultivos en base a demandas hídricas, energéticas y nutricionales de las plantas, planificación y circulación autónoma de vehículos agrarios para tareas de producción o modelos para predicción y planificación de la producción. En relación con la transformación agraria, se realizará una investigación del uso de la IA en diversos aspectos como calidad predictiva, procesado de productos envasados, automatización cooperativa, planificación operaciones y recursos en planta y optimización de la transformación agraria. Por último, poniendo foco en la distribución agraria, se investigará en algoritmos avanzados de IA para aspectos como procesos y máquinas para la optimización de la distribución, almacenamiento y predicción de demandas y pedidos, y planificación de envíos.
El proyecto AgrarIA está financiado a través del Programa Misiones de I+D en Inteligencia Artificial de la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial (SEDIA) del Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital, correspondiente a los fondos del Plan de Recuperación, Resiliencia y Transformación.
