Smart Agri Hubs, un proyecto para llevar las nuevas tecnologías al sector lácteo gallego

Smart Agri Hubs, un proyecto para llevar las nuevas tecnologías al sector lácteo gallego

Rebaño de vacas del CIAM

El Centro de Investigaciones Agrarias de Mabegondo (CIAM), dependiente de la Agencia Gallega de la Calidad Alimentaria (Agacal), de la Consellería de Medio Rural, participa en Smart Agri Hubs, un proyecto europeo de innovación que procura acelerar la transformación digital del sector agroalimentario y más específicamente del lácteo.

Se trata de un proyecto europeo titulado con el acrónimo Smart Agri Hubs, que pretende llevar las nuevas tecnologías al sector agropecuario. De los 28 experimentos que se desarrollan en el marco de este proyecto por  toda la geografía europea, el número 23 se realiza íntegramente en Galicia, dirigido a un sector estratégico como es el de la producción de leche. Este experimento  es coordinado y dirigido por la Agencia Gallega de la Calidad Alimentaria, a través del CIAM.

Los datos globales del proyecto (SmartAgriHub) son los siguientes.

·         108 socios beneficiarios directos. 56 partners subcontratados.
·         9 clusters regionales.
·         28 Experimentos de Innovación Emblemáticos (FIEs)
·         48 meses de duración (se inició oficialmente el 01 de noviembre de 2018).
·         Presupuesto total: 22,4 millones de euros.

El CIAM coordina y dirige un experimento de innovación centrado en la digitalización de todos los campos de la cadena de producción primaria de la leche.

Objetivos:

Se pretende implementar mejoras en todos los pasos de la cadena de producción lechera (producción de forraje, mezcla y manejo del alimento, operaciones en la corte y planificación general de recursos). Para esto se aprovecharán los beneficios que brindan las tecnologías digitales, que proporcionarán productos y servicios a los usuarios finales, tanto agricultores como ganaderos o cooperativas, y con la colaboración de la USC y de Gradiant que junto al CIAM actuarán como centros de competencia.

De este modo, se procura mejorar la eficiencia en la utilización de los recursos para la producción de forraje y el aprovechamiento del uso de los recursos propios de las explotaciones agrícolas combinando datos de múltiples fuentes (aérea, climática, análisis de suelos, etc.).

Se trata también de incrementar el rendimiento de la producción animal a través de la mejora de las condiciones de cultivo, con la optimización de la mezcla de alimento y la alimentación de precisión.

Otro de los objetivos es aumentar la sostenibilidad del proceso, de forma que se incremente la ingesta de precisión reduciendo la pérdida de alimento y se mejore el uso eficiente de los recursos naturales de las explotaciones.

Se trabaja, asimismo, en la mejora de la monitorización y en el manejo de las operaciones y condiciones en los establos que permitan disponer de parámetros claves en el rendimiento y en la salud animal y las interacciones con el medio, integrando múltiples fuentes de datos en la planificación de recursos.

Por último, se probará y se demostrará la disponibilidad de los productos y servicios mejorados en condiciones reales y sitios específicos (el propio CIAM, el Campus Terra y explotaciones lecheras en entornos reales de trabajo).

Actividades:

Entre las actividades previstas destaca la utilización de imágenes multiespectrales y de la sensorización para la predicción de la producción y el contenido en proteína de cultivos como el maíz, que se desarrollará en tres parcelas del CIAM. De este modo, se obtendrán algoritmos preditivos de la producción y la calidad del forraje, contribuyendo a la detección temprana de estrés de los cultivos.

También se llevará a cabo la optimización de alimentación automatizada basada en forraje, para una mayor eficiencia en la producción lechera. Para eso, en el CIAM se realizará la fase experimental o prueba piloto y de demostración, y se corroborarán los resultados en ocho explotaciones en entorno real de trabajo. Se mejorará la eficiencia de la materia seca del alimento y la utilización de nutrientes en las raciones basadas en forraje de vacas lecheras, viendo como incide en la composición de la leche (grasa, proteína, urea, perfil de ácidos grasos).

Esto se desarrollará mediante la optimización del equilibrio de mezclas de alimentos y las características físicas de la fibra, utilizando calibracións de análisis de forraje desarrolladas en el CIAM y el control remoto de un innovador mezclador ALLTECH, junto con un dispositivo emisor de datos para el control de la actividad. Los datos de las características de los animales y alimentos, la información de la granja, el rendimiento y calidad de la leche, los costes, etc. se cargarán en un sistema remoto de software y, una vez analizados, se emitirá un informe, disponible en formato digital para los agricultores en su teléfono u ordenador.

En cuanto a la monitorización automatizada de las actividades en el establo, se desarrollará un prototipo robótico autónomo para esa monitorización remota, recopilando datos ambientales (temperatura, humedad, calidad del aire); parametrización de actividad de los animales (tiempo de movimiento, sonido, alimentación, rumia, condición corporal, interacción social) y  indicadores de rendimiento, producción, bienestar animal, sanidad,  etc).

Asimismo, se desarrollará un software de gestión de granjas mejorado con interoperabilidad con múltiples proveedores de maquinaria. Tendrá capacidad para integrar automáticamente datos de diferentes proveedores de maquinaria agrícola y diferentes formatos de documentos, para proporcionar a los técnicos información detallada. Esta servirá para una gestión técnica que pueda brindar un mejor asesoramiento, integrando en un único dispositivo toda la información necesaria para la toma de decisiones (datos de producción de salas y robots de ordeño, consumo de energía, escaneo detallado de documentos, etc).

Dentro del proyecto Smart Agri Hubs, la AGACAL, a través de otro de sus centros de investigación, EVEGA, también participa en el experimento número 21 en temas relacionados con la detección temprana de enfermedades en la vid.

Más información:
·         https://www.smartagrihubs.eu/flagship-innovation-experiments?region=iberia&sector=
·         http://www.ciam.gal/sp/index/?r=proxectos.detalle&id=352

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