{"id":21403163,"date":"2017-06-23T11:47:53","date_gmt":"2017-06-23T11:47:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.upo.es\/diario\/?p=21403163"},"modified":"2020-10-27T16:32:31","modified_gmt":"2020-10-27T15:32:31","slug":"la-upo-y-ec2ce-aplican-inteligencia-artificial-para-predecir-la-evolucion-de-la-plaga-de-la-mosca-del-olivo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.upo.es\/diario\/ciencia\/2017\/06\/la-upo-y-ec2ce-aplican-inteligencia-artificial-para-predecir-la-evolucion-de-la-plaga-de-la-mosca-del-olivo\/","title":{"rendered":"La UPO y ec2ce aplican inteligencia artificial para predecir la evoluci\u00f3n de la plaga de la mosca del olivo"},"content":{"rendered":"<figure id=\"attachment_21404223\" aria-describedby=\"caption-attachment-21404223\" style=\"width: 320px\" class=\"wp-caption alignright\"><a href=\"https:\/\/www.upo.es\/diario\/wp-content\/uploads\/2017\/06\/olivar.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-medium wp-image-21404223\" alt=\"Campo de olivos\" src=\"https:\/\/www.upo.es\/diario\/wp-content\/uploads\/2017\/06\/olivar-320x210.jpg\" width=\"320\" height=\"210\" \/><\/a><figcaption id=\"caption-attachment-21404223\" class=\"wp-caption-text\">Campo de olivos<\/figcaption><\/figure>\n<p>Investigadores de la Universidad Pablo de Olavide, bajo la coordinaci\u00f3n del profesor <b>Francisco Mart\u00ednez \u00c1lvarez<\/b>, participan en un proyecto liderado por la empresa <b><a href=\"http:\/\/www.ec2ce.com\/\">ec2ce<\/a><\/b> que pretende el desarrollo de un modelo predictivo para controlar la plaga que afecta al olivar (<i>Bactrocera Oleae<\/i> o mosca de la fruta) adelantando la toma de decisiones, lo que favorece una aplicaci\u00f3n controlada de fitosanitarios que mejora la sostenibilidad del olivar.<\/p>\n<p>El proyecto, titulado \u2018<b>IA2GIP: Inteligencia Artificial aplicada a la gesti\u00f3n integrada de plagas<\/b>\u2019 ha sido financiado por el Ministerio de Econom\u00eda, Industria y Competitividad, en el marco del Plan Estatal de Investigaci\u00f3n Cient\u00edfica y T\u00e9cnica y de Innovaci\u00f3n 2013-2016; participan adem\u00e1s las entidades <b>Novadrone<\/b>, el <b>Instituto Andaluz de Tecnolog\u00eda <\/b>(IAT) y la <b>Universidad de Sevilla<\/b>.<\/p>\n<p>La principal innovaci\u00f3n del proyecto es la integraci\u00f3n de la modelizaci\u00f3n matem\u00e1tica, de la inteligencia artificial y de sensores para proporcionar recomendaciones al agricultor. Se requiere el desarrollo y combinaci\u00f3n de diversas tecnolog\u00edas que incluir\u00e1n el uso de <i>deep learning<\/i>, algoritmos gen\u00e9ticos, redes neuronales, l\u00f3gica borrosa y t\u00e9cnicas de optimizaci\u00f3n (y en general de aprendizaje autom\u00e1tico) que permiten la utilizaci\u00f3n de enormes cantidades de informaci\u00f3n en tiempo real. Los trabajos en desarrollo en este proyecto combinan el uso de grandes vol\u00famenes de datos (<i>big data<\/i>) con el modelado mediante sistemas de inteligencia artificial para crear una herramienta que soporte el proceso de toma de decisiones en los sistemas de control de plagas. Para ello, se va a partir de datos p\u00fablicos y privados y se a\u00f1adir\u00e1n datos de campo, tomados de forma tradicional y otros tomados mediante Sistemas A\u00e9reos Tripulados Remotamente y equipados con los sensores adecuados.<\/p>\n<p>La mosca del olivo es la principal plaga que afecta a los productores de aceite de oliva, generando p\u00e9rdidas de hasta el 80% del valor de la cosecha tanto por disminuci\u00f3n de producci\u00f3n como de calidad del aceite. En algunos casos, en explotaciones dedicadas a aceituna de mesa, las p\u00e9rdidas pueden incluso suponer el 100%. Este insecto ataca directamente al fruto y la plaga evoluciona de forma explosiva dificultando su control y suponiendo costes muy significativos para el productor.<\/p>\n<figure id=\"attachment_21403164\" aria-describedby=\"caption-attachment-21403164\" style=\"width: 320px\" class=\"wp-caption alignright\"><a href=\"https:\/\/www.upo.es\/diario\/wp-content\/uploads\/2017\/06\/Francisco-Martinez-Alvarez-3.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-medium wp-image-21403164\" alt=\"Francisco Mart\u00ednez \u00c1lvarez\" src=\"https:\/\/www.upo.es\/diario\/wp-content\/uploads\/2017\/06\/Francisco-Martinez-Alvarez-3-320x213.jpg\" width=\"320\" height=\"213\" \/><\/a><figcaption id=\"caption-attachment-21403164\" class=\"wp-caption-text\">Francisco Mart\u00ednez \u00c1lvarez<\/figcaption><\/figure>\n<p>El uso de modelos predictivos que permitan determinar cu\u00e1ndo y en qu\u00e9 medida se va a producir una explosi\u00f3n de la afecci\u00f3n de la mosca al fruto, har\u00eda posible aplicar los sistemas de control en el momento \u00f3ptimo. El proyecto en el que participa la UPO pretende incorporar a los modelos predictivos actuales nuevas t\u00e9cnicas de aprendizaje y nuevas variables de entradas basadas en im\u00e1genes obtenidas mediante vuelo de drones y as\u00ed desarrollar un nuevo sistema de modelado predictivo que permita adelantar la evoluci\u00f3n de la plaga de la mosca del olivo hasta cuatro semanas antes. Esta herramienta mejorada ser\u00e1 de f\u00e1cil uso por los agricultores y les dir\u00e1 qu\u00e9 hacer. Con ella podr\u00e1n mejorar su producci\u00f3n, aumentar la calidad del aceite y disminuir el uso de pesticidas, protegiendo de esta forma el medio ambiente y poniendo en pr\u00e1ctica una agricultura m\u00e1s sostenible.<\/p>\n<p><b>Fuente: <\/b>Oficina de Transferencia de Resultados de Investigaci\u00f3n (OTRI) de la UPO.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Investigadores de la Universidad Pablo de Olavide, bajo la coordinaci\u00f3n del profesor Francisco Mart\u00ednez \u00c1lvarez, participan en un proyecto liderado por la empresa ec2ce que pretende el desarrollo de un modelo predictivo para controlar la plaga que afecta al olivar (Bactrocera Oleae o mosca de la fruta) adelantando la toma de decisiones, lo que favorece una aplicaci\u00f3n controlada de fitosanitarios que mejora la sostenibilidad del olivar.<\/p>\n","protected":false},"author":14,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[750,4174,4173,151,56,429,4175,4172,4171],"class_list":["post-21403163","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-ciencia","tag-agricultura","tag-ec2ce","tag-francisco-martinez-alvarez","tag-inteligencia-artificial","tag-investigacion","tag-medio-ambiente","tag-modelo-predictivo","tag-mosca-de-la-fruta","tag-plaga-del-olivo"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.upo.es\/diario\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/21403163","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.upo.es\/diario\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.upo.es\/diario\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.upo.es\/diario\/wp-json\/wp\/v2\/users\/14"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.upo.es\/diario\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=21403163"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.upo.es\/diario\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/21403163\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":21505930,"href":"https:\/\/www.upo.es\/diario\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/21403163\/revisions\/21505930"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.upo.es\/diario\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=21403163"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.upo.es\/diario\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=21403163"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.upo.es\/diario\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=21403163"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}