Hoy hablamos con Bruno Fernández, Responsable técnico de la línea de Machine Learning y optimización en GRADIANT. El rol de GRADIANT en el proyecto en clave para la implementación de algoritmos de predicción y detección de anomalías no supervisado, lo que permitirá integrar al proyecto Inteligencia Artificial para facilitar la toma de decisiones para la optimización de los productos fertilizantes aplicados.
GRADIANT, a través de varios proyectos de I+D+i nacionales e internacionales, ha adquirido una valiosa experiencia en la implementación de soluciones basadas en IA en el sector agroalimentario para planificación, control de calidad en línea, mantenimiento predictivo, detección de anomalías o pronóstico, entre otros. También, ha colaborado con varias empresas de diferentes sectores (ganadería, pesca, agroalimentación, madera, etc.) desarrollando y desplegando aplicaciones de valor añadido relacionadas con la conectividad y la analítica de datos
¿Para las personas que no conocen Gradiant, podrías contarnos a qué se dedica y en qué consiste el modelo de negocio?
Gradiant es el centro tecnológico de telecomunicaciones de Galicia. Estamos formalizados como una fundación privada sin ánimo de lucro. Somos alrededor de 150 personas formando un equipo multidisciplinar: hay ingenieros de telecomunicaciones, físicos, matemáticos… Nos dedicamos principalmente a la transferencia tecnológica, es decir, partimos del conocimiento que se genera en la universidad y mediante diferentes proyecto de I+D+i tanto a nivel nacional, regional como europeo, lo hacemos más disponible, aumentando su TRL, para que se pueda aplicar en la industrial. De esta forma contribuimos a su digitalización y a la modernización de diferentes compañías y sectores. Los proyectos de I+D+i se organizan en base a tres pilares tecnológicos: conectividad, análisis de datos y la inteligencia. Mi área y por lo tanto la aplica más a este proyecto, está ubicada dentro de los sistemas inteligentes que se encarga de desarrollar servicios, aplicaciones, algoritmos, etc…que están basados en análisis de datos e inteligencia artificial para dar valor a la formación que se captura.
¿Cuál es el papel de Gradiant dentro del proyecto NIRS2CUSTOM?
Dar valor explotando la información que otros socios capturen en relación al estado del suelo. Se van a implementar ciertos sensores que monitorizaran diferentes parámetros del estado del suelo. Lo que se pretende es hacer un sistema que mediante la aplicación de técnicas de análisis de datos y algoritmos de inteligencia artificial, ayude a los técnicos para decidir la fertilización óptima necesaria en cada momento.
¿Qué impacto crees que tendrá este proyecto en el futuro?
La modernización del sector. El uso de tecnologías novedosas en un sector que no se beneficia todavía de manera general de este tipo de sistemas.
¿Cuál es el mayor desafío o la mayor complejidad con la que os habéis encontrado hasta ahora?
El reto tecnológico es la aplicación de tecnología en un sector muy tradicional y poco informatizado.
¿Cuál crees que es el aspecto más innovador o disruptivo de este proyecto?
La integración de tecnologías NIRS junto con la IA para el desarrollo de un sistema de recomendación muy innovador.