2. HAMBRE CERO

La producción de vino se apoya en la Inteligencia Artificial para combatir el cambio climático

La producción de vino se apoya en la Inteligencia Artificial para combatir el cambio climático
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La producción de vino se apoya en la Inteligencia Artificial para …  Corresponsables.com

La producción de vino se apoya en la Inteligencia Artificial para combatir el cambio climático

Optimización de la producción vinícola a través de gemelos digitales en granjas solares

Ayesa, proveedor global de servicios de tecnología e ingeniería, está participando en un proyecto para optimizar la producción vinícola mediante la instalación de gemelos digitales en granjas solares junto a viñedos. Este proyecto tiene como objetivo utilizar la plataforma tecnológica basada en Inteligencia Artificial para ajustar el flujo de energía fotovoltaica de acuerdo con el entorno en el que se encuentran los cultivos.

El sector vitivinícola español se enfrenta a amenazas debido al cambio climático, como el aumento de la temperatura, los cambios en el régimen de lluvias y la radiación solar. Estos factores afectan el desarrollo de los cultivos y, en consecuencia, sus características organolépticas, incluyendo su estructura de gustos. Para mantener la producción en las ubicaciones actuales, es necesario encontrar soluciones sostenibles.

VidVolt 4.0: Optimización de los cultivos a través de la instalación en granjas solares-vinícolas

En respuesta a esta problemática, se ha desarrollado el proyecto VidVolt 4.0, liderado por el clúster vitivinícola Catalán y en el que Ayesa participa a través de la Fundación Ibermática, unidad de I+D+i del grupo. El objetivo principal de este proyecto es desarrollar un marco computacional Digital-Twin para rastrear, prescribir y optimizar el flujo de energía solar que reciben los viñedos, permitiendo así su sostenibilidad en las ubicaciones actuales.

El proyecto propone la instalación de sistemas Agro-photo-voltaicos (APV), que consisten en la coexistencia simbiótica de instalaciones de generación de energía y sistemas de producción agrícola. Estos sistemas permiten un análisis sensórico complejo y multipropósito para optimizar los cultivos.

Gemelo digital: Optimización a través de escenarios virtuales

El sistema de gemelo digital permite probar una instalación solar desde múltiples direcciones en distintos escenarios virtuales. Esto se logra mediante un algoritmo de aprendizaje automático basado en algoritmos genéticos que optimiza el sistema. La instalación solar que obtenga los mejores resultados en el escenario virtual será la que se aplique en el escenario real.

El modelo utilizado en el sistema tiene en cuenta datos como la descomposición de alta frecuencia de la radiación y potencia solar, así como múltiples reflejos y absorción para varios sistemas de fuentes, configuraciones, inclinación variable de múltiples paneles, índices de refracción del panel, tamaños, formas, alturas y propiedades de refracción del suelo. Todo esto se utiliza para determinar cómo estas configuraciones afectan la producción agrícola.

Líneas de trabajo para implementar la Inteligencia Artificial en parcelas vitícolas agrovoltaicas

Para implementar la Inteligencia Artificial en parcelas vitícolas agrovoltaicas, el proyecto VidVolt 4.0 se enfoca en varias líneas de trabajo:

  1. Investigación y desarrollo de sistemas de captura y procesado de datos adaptados a las necesidades de una planta de estas características.
  2. Búsqueda de anomalías y recomendaciones en cuanto a la posición de la granja de paneles en relación con el estado del crecimiento de los cultivos.
  3. Interacción con los usuarios de la planta para involucrarlos en el uso de la plataforma. Se investigará cómo optimizar la comprensión y el aprendizaje por parte de los usuarios de los resultados de los modelos.

El proyecto está financiado por los fondos Next Generation de la Unión Europea, a través del Ministerio de Industria, Comercio y Turismo. Además de la Fundación Ibermática e INNOVI–Clúster vitivinícola Catalán, también participan el Clúster Energía eficient de Cataluña, Km0 Energy, Tamic e Incavi.

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1. Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) abordados en el artículo:

  • Objetivo 7: Energía asequible y no contaminante
  • Objetivo 9: Industria, innovación e infraestructura
  • Objetivo 13: Acción por el clima
  • Objetivo 15: Vida de ecosistemas terrestres

2. Metas específicas de los ODS identificadas en el artículo:

  • Objetivo 7.2: Aumentar la eficiencia energética y promover el uso de fuentes de energía renovable en la industria.
  • Objetivo 9.4: Mejorar la infraestructura y promover la industrialización inclusiva y sostenible.
  • Objetivo 13.2: Integrar medidas de cambio climático en las políticas, estrategias y planes nacionales.
  • Objetivo 15.5: Tomar medidas urgentes y significativas para reducir la degradación de los hábitats naturales y detener la pérdida de biodiversidad.

3. Indicadores de los ODS mencionados en el artículo:

  • Indicador 7.2.1: Proporción de energía renovable en el consumo final de energía.
  • Indicador 9.4.1: Coeficiente de exportaciones de alta tecnología.
  • Indicador 13.2.1: Integración de medidas de cambio climático en las políticas, estrategias y planes nacionales.
  • Indicador 15.5.1: Proporción de superficie terrestre cubierta por bosques.

4. Tabla de ODS, metas e indicadores:

ODS Metas Indicadores
Objetivo 7: Energía asequible y no contaminante Aumentar la eficiencia energética y promover el uso de fuentes de energía renovable en la industria. Proporción de energía renovable en el consumo final de energía (Indicador 7.2.1).
Objetivo 9: Industria, innovación e infraestructura Mejorar la infraestructura y promover la industrialización inclusiva y sostenible. Coeficiente de exportaciones de alta tecnología (Indicador 9.4.1).
Objetivo 13: Acción por el clima Integrar medidas de cambio climático en las políticas, estrategias y planes nacionales. Integración de medidas de cambio climático en las políticas, estrategias y planes nacionales (Indicador 13.2.1).
Objetivo 15: Vida de ecosistemas terrestres Tomar medidas urgentes y significativas para reducir la degradación de los hábitats naturales y detener la pérdida de biodiversidad. Proporción de superficie terrestre cubierta por bosques (Indicador 15.5.1).

¡Atención! Este espléndido artículo nace de la fuente del conocimiento, moldeado por una maravillosa tecnología patentada de inteligencia artificial que profundizó en un vasto océano de datos, iluminando el camino hacia los Objetivos de Desarrollo Sostenible. Recuerda que todos los derechos están reservados por SDG Investors LLC, lo que nos permite defender el progreso juntos.

Fuente: corresponsables.com

 

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  • En conclusión, la implementación de la Inteligencia Artificial en la producción de vino es una herramienta innovadora que permite a los viticultores adaptarse al cambio climático y mejorar la calidad de sus productos. Esta tecnología ayuda a predecir y mitigar los efectos adversos del clima en las viñas, lo que resulta en una producción más sostenible y eficiente. Gracias a la IA, la industria vinícola puede seguir evolucionando y enfrentando los desafíos ambientales de manera más efectiva.

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