Permite compartir información sobre clima, suelo, cultivos, sanidad y huella de carbono.

La Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) ha impulsado el Espacio de Datos Agroalimentario, un entorno de datos seguro e interoperables para impulsar la innovación y la digitalización, que integra 240 empresas de todo el país, centros tecnológicos y administraciones.

El ecosistema permite compartir, de forma segura, información heterogénea –clima, suelo, cultivos, sanidad y huella de carbono, entre otros– para mejorar la toma de decisiones, optimizar recursos y fomentar la sostenibilidad medioambiental y climática de las explotaciones agrícolas, informa la UPC en un comunicado de este martes.

El espacio de datos estructura y estandariza la información agraria mediante un estándar que define cómo organizar y conectar los datos del sector para que sean «comprensibles, interoperables y útiles» para toda la cadena de valor, y simplifica los procesos administrativos.

El proyecto responde al «reto creciente» del sector agroalimentario de gestionar datos a menudo fragmentados y en formatos incompatibles, y busca resolver la falta de estándares comunes o la dificultad para aplicar IA de forma fiable para tener servicios útiles como modelos, sistemas de monitorización o informes avanzados.

INTEGRAR INFORMACIÓN

El sistema permite integrar información diversa –desde los cultivos hasta la sostenibilidad y el consumo de agua– y conectarla con datos sobre las condiciones del suelo, la meteorología, la trazabilidad, la gestión del riego y las prácticas agrícolas, así como con información vinculada a los mercados de carbono.

La estructura de información facilita que entidades públicas y privadas puedan cruzar los datos «de forma segura y neutral», analizarlas y convertirlas en servicios.

Aplicando herramientas de IA, permite también generar modelos predictivos, indicadores «avanzados» y servicios que dan apoyo a la toma de decisiones, a la planificación y a la innovación del sector.

Entre los servicios actualmente disponibles se incluyen un gemelo digital que predice la humedad del suelo asociado a distintas profundidades; una herramienta que calcula el CO2 asociado a la gestión agrícola, y modelos predictivos a demanda para anticipar la fecha óptima de recogida del cultivo, entre otros.