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La revolución tecnológica no se detiene, y en la agricultura, la aplicación de tecnologías como el Internet de las Cosas (IoT), la Inteligencia Artificial (IA) y la Computación en la Nube está redefiniendo el panorama. El Grupo de Investigación BISITE de la Universidad de Salamanca es consciente de esta realidad y por ello, trabaja en proyectos como Deep Farming, una iniciativa desarrollada bajo el paraguas del Plan de Transferencia de Conocimiento Universidad-Empresa TCUE.
El "Smart Farming" busca hacer la agricultura más eficiente, sostenible y accesible para todos. Sin embargo, ha enfrentado desafíos, especialmente para pequeñas y medianas empresas agrícolas, debido a los elevados costes de entrada. En respuesta a esta barrera, surge un proyecto innovador: Deep Farming, esta iniciativa tiene como objetivo construir un prototipo funcional y una plataforma IoT para democratizar la revolución tecnológica en el agro.
IoT, IA y Edge Computing en el sector agro
En esencia, Deep Farming aprovecha al máximo el potencial del IoT al incorporar una serie de módulos IoT en una estación meteorológica avanzada. Estos módulos recopilan datos cruciales, desde información meteorológica hasta mediciones específicas del suelo y las plantas.
Deep Farming busca la integración de algoritmos de Inteligencia Artificial. Estos algoritmos procesan los datos recopilados y los convierten en información valiosa para respaldar la toma de decisiones. Por tanto, no solo ofrece datos, sino que transforma esos datos en conocimientos accionables.
La arquitectura de Deep Farming es modular y asequible, lo que lo hace accesible para empresas de cualquier tamaño. Cumple con las normativas de la Unión Europea y se adapta a diversas explotaciones agrícolas. La plataforma incluye módulos para medir la temperatura, humedad, radiación solar y más, brindando una visión completa del entorno agrícola.
La estación meteorológica de Deep Farming está diseñada para resistir las condiciones climáticas adversas, y su grado de protección IP65 garantiza su durabilidad. Pero la verdadera innovación radica en su capacidad para el Edge Computing. Este módulo Edge integra la biblioteca TensorFlow Lite para implementar modelos de aprendizaje automático directamente en el dispositivo, brindando inteligencia en el mismo lugar donde se generan los datos.
Para garantizar la conectividad en entornos remotos, Deep Farming utiliza tecnologías de red de baja potencia y banda ancha, como LoRa y SeaKforce. Estas redes ofrecen un alcance excepcional y un bajo consumo de energía, asegurando la eficiencia del sistema incluso en ubicaciones con cobertura limitada.
La versatilidad energética de Deep Farming es otra ventaja crucial. Puede alimentarse mediante una batería, un panel fotovoltaico o una toma de corriente regulada, brindando opciones flexibles a los agricultores.
