La Universidad Loyola y AgroTech Automations SL han suscrito un convenio para poner en marcha un Doctorado Industrial enfocado en el diseño de sistemas inteligentes de apoyo a la poda en olivar superintensivo joven, una línea de trabajo "con un enorme potencial de transformación para la agricultura de precisión y la automatización agrícola avanzada".
Según ha informado la Universidad Loyola en una nota, la iniciativa se enmarca en el programa de doctorado “PhD in Systems and Sustainable Engineering” de la propia institución y será desarrollada por el grupo de investigación “Optimization and Control of Distributed Systems (ODS)”, especializado en sistemas ciberfísicos, inteligencia artificial, IoT y agricultura inteligente.
La tesis, con título provisional “Modelado estructural y sistema de recomendación de poda en olivar superintensivo joven basado en visión artificial y aprendizaje automático”, tendrá una duración prevista de cuatro años y será realizada por el investigador Diego José Gallardo Romero.
El propósito central del trabajo es crear un sistema capaz de emitir recomendaciones inteligentes de poda a partir del análisis automatizado de la estructura del árbol, utilizando sensores avanzados e inteligencia artificial. Para ello se integrarán tecnologías como visión artificial 3D, sensores LiDAR y radar, 'machine Learning' y 'Deep Learning', modelado geométrico y estructural, sistemas de decisión basados en IA e incorporación de conocimiento experto agronómico.
El proyecto busca no solo servir de apoyo a podadores con menor experiencia, sino también establecer la base tecnológica de futuros sistemas robóticos autónomos que puedan ejecutar labores de poda de forma automatizada en explotaciones de olivar superintensivo.
De acuerdo con la memoria científico-técnica, uno de los desafíos clave será el desarrollo de algoritmos capaces de reconstruir y entender la estructura del árbol en entornos con gran complejidad geométrica y fuerte oclusión foliar, una cuestión aún poco abordada en la literatura científica actual.
El sistema integrará además criterios agronómicos, económicos y operativos, de forma que las recomendaciones de poda sean no solo correctas desde el punto de vista técnico, sino también viables y rentables en condiciones reales de campo.
Transferencia tecnológica para el campo
Esta propuesta se configura como un ejemplo de transferencia de conocimiento entre la universidad y la empresa, orientada a dar respuesta a retos concretos del sector agrario vinculados a la falta de mano de obra especializada, la necesidad de mejorar productividad y eficiencia, la sostenibilidad y la digitalización de las explotaciones. Para José Castro Mora, responsable de AgroTech Automations, esta alianza "supone un paso muy importante en la estrategia de la compañía para desarrollar soluciones tecnológicas avanzadas que respondan a necesidades reales del campo".
En esta línea, ha subrayado que "la poda en olivar superintensivo sigue dependiendo en gran medida de la experiencia acumulada de profesionales especializados, en un contexto en el que el sector necesita herramientas que ayuden a tomar mejores decisiones, ganar eficiencia y avanzar hacia una agricultura cada vez más automatizada".
Para AgroTech Automations, dedicada a la automatización y robótica agrícola avanzada, la puesta en marcha de este doctorado refuerza su orientación estratégica hacia el desarrollo de tecnologías inteligentes aplicadas al sector primario y consolida su papel como una de las empresas pioneras en agricultura autónoma y digitalización agrícola en España.
Grupo ODS y trayectoria investigadora
La dirección científica de la tesis recaerá en el grupo “Optimization and Control of Distributed Systems (ODS)” de la Universidad Loyola Andalucía, un equipo multidisciplinar con amplia experiencia en sistemas ciberfísicos, control distribuido, inteligencia artificial y agricultura inteligente. ODS trabaja desde hace años en líneas de investigación ligadas a agricultura inteligente, Internet de las Cosas (IoT), monitorización avanzada, control distribuido, sistemas autónomos y aplicación de IA a entornos agrícolas.
Entre sus trabajos sobresalen proyectos destinados a la digitalización del campo y a la optimización sostenible de los recursos agrícolas, como “Irrigate”, centrado en sistemas inteligentes de riego basados en Big Data e IoT, “Smadis”, orientado a agricultura digital, y distintos desarrollos de visión artificial e inteligencia artificial aplicados al sector agrario y, en particular, al olivar.
El grupo participa igualmente en iniciativas sobre monitorización inteligente, sistemas autónomos y sostenibilidad, en colaboración con instituciones de referencia tanto nacionales como internacionales.
Perfil del doctorando
El responsable del desarrollo técnico de la investigación será Diego José Gallardo Romero, ingeniero agrícola y especialista en inteligencia artificial aplicada al ámbito agroalimentario.
Gallardo acumula experiencia en proyectos de agricultura digital, visión artificial, análisis geoespacial y machine learning aplicado a cultivos, habiendo intervenido en iniciativas relacionadas con detección de enfermedades, estimación de rendimientos, monitorización de explotaciones y análisis de imágenes procedentes de drones y sensores avanzados. Asimismo, cuenta con publicaciones científicas y comunicaciones en congresos internacionales en los campos de la inteligencia artificial, la visión artificial y la agricultura de precisión.
Con este acuerdo, AgroTech Automations y la Universidad Loyola refuerzan su apuesta por el desarrollo de soluciones tecnológicas avanzadas que contribuyan a una agricultura más eficiente, sostenible y preparada para los desafíos futuros.