Proyectos de investigación competitivos financiados por entidades externas
Mejora del seguimiento agrícola ante el cambio climático:integración de técnicas espectroscópicas con aprendizaje automático para el control de la producción de aceituna y uva
Acrónimo
CROP-CARE
Título proyecto
Mejora del seguimiento agrícola ante el cambio climático:integración de técnicas espectroscópicas con aprendizaje automático para el control de la producción de aceituna y uva
Referencia externa
PID2024-156237OB-C31
Descripción/abstract
Este proyecto de investigación tiene como objetivo abordar los desafíos que plantea el cambio climático en la agricultura mediante el desarrollo e implementación de herramientas innovadoras para mejorar la resiliencia, la adaptabilidad y la sostenibilidad. El objetivo principal consiste en la creación de un producto funcional bioactivo derivado de extractos de algas cultivadas de forma controlada y sostenible, para aplicarlo como herramienta para mitigar algunos de los efectos provocados por el estrés hídrico y la temperatura en olivos y viñedos. Esto se complementará con el diseño y aplicación de herramientas de control analítico para monitorizar las plantas y predecir el momento óptimo para aplicar el tratamiento. Para lograr este objetivo principal, el proyecto propone un enfoque sistemático del seguimiento de las condiciones climáticas durante las etapas críticas del ciclo vegetativo, tanto en escenarios normales como extremos simulados, de dos cultivos mediterráneos representativos: el olivo y la vid. Por este motivo es necesario el desarrollo y optimización de métodos analíticos fiables, incluyendo el análisis espectroscópico y de imágenes, junto con técnicas de aprendizaje automático, para modelar la evolución de las plantas. Se evaluará la viabilidad de dichas técnicas y se implementará una red de sensores para el seguimiento climático, introduciendo escenarios extremos simulados para evaluar su impacto y monitorizando los parámetros fisicoquímicos que influyen en la calidad de los frutos. Una vez que se disponga de las herramientas adecuadas, la investigación se centrará en aplicar modelos predictivos de aprendizaje automático para detectar desviaciones en los ciclos de las plantas. El proyecto también implica optimizar las condiciones de cultivo de Ulva ohnoi, una especie de alga marina, utilizando técnicas de extracción ecológica y reutilizando las aguas de lavado de las algas para conseguir una producción sostenible con un impacto ambiental mínimo. Además, el estudio busca optimizar los métodos de crioconcentración y extracción asistida por ultrasonidos para la obtención de extractos líquidos de algas, analizar la influencia de las condiciones de cultivo en la calidad bioquímica de las algas y evaluar el impacto de las corrientes de agua regeneradas en su composición. En última instancia, el proyecto tiene como objetivo aplicar extractos de algas a vides y olivos que enfrentan condiciones climáticas adversas, monitoreando parámetros fisiológicos clave y estableciendo criterios para acciones correctivas oportunas basadas en el análisis de los modelos predictivos de aprendizaje automático para evaluar la eficacia de la adición de los extractos bioactivos de algas a la hora de rectificar estas desviaciones. Este enfoque integral contribuye al desarrollo de herramientas efectivas para la agricultura sostenible en el contexto del cambio climático actual.
Entidad financiadora
MINISTERIO DE CIENCIA, INNOVACION Y UNIVERSIDADES
Entidad financiadora
112.500,00 €
Logos
Convocatoria
Ayudas a «Proyectos de Generación de Conocimiento» y a actuaciones para la formación de personal investigador predoctoral asociadas a dichos proyectos, en el marco del Plan Estatal de Investigación Científica, Técnica y de Innovación 2024-2027. Año 2024
Fecha inicio
01-09-2025
Fecha fin
31-08-2029
Departamento/IP
Química Analítica i Química Orgànica/BOQUÉ MARTÍ, RICARD; MESTRES SOLÉ, MARIA MONTSERRAT
