![\"\"](\"https:\/\/innova.campogalego.gal\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/BigPrediData.jpg\")
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BigPrediData es un proyecto estrat\u00e9gico de consorcios de investigaci\u00f3n empresarial nacional (proyecto CIEN) que tiene por objetivo desarrollar soluciones tecnol\u00f3gicas 4.0 de predicci\u00f3n del rendimiento vit\u00edcola a largo plazo y de prevenci\u00f3n de da\u00f1os por enfermedad, sequ\u00eda y helada, derivados de la influencia del cambio clim\u00e1tico.<\/p>\n
A trav\u00e9s de un enfoque multidisciplinar, se busca ofrecer alternativas a los productores que garanticen la sostenibilidad y eficiencia de sus cultivos y, consecuentemente, su competitividad a largo plazo y en un contexto condicionado por el cambio clim\u00e1tico y la incertidumbre econ\u00f3mica.<\/p>\n
Se trata de un consorcio p\u00fablico-privado que est\u00e1 compuesto por seis socios empresariales: Vi\u00f1edos del R\u00edo Tajo (l\u00edder y coordinador del proyecto), perteneciente a Gonz\u00e1lez Byass, Bodega Matarromera, Bodegas Mart\u00edn C\u00f3dax, Dcoop, RawData y AFEPASA. Tambi\u00e9n por seis grupos de investigaci\u00f3n: el Centro de Estudios e Investigaci\u00f3n para la Gesti\u00f3n de Riesgos Agrarios y Medioambientales (CEIGRAM) de la Universidad Polit\u00e9cnica de Madrid, el Centro Nacional de Supercomputaci\u00f3n (BSC), AINIA Centro Tecnol\u00f3gico, el Instituto Qu\u00edmico de Sarria de la Universitat Ram\u00f3n LLul, la Universitat Rovira i Virgili (URV) y la Universidad Polit\u00e9cnica de Valencia (UPV). Adem\u00e1s, cabe se\u00f1alar que el proyecto cuenta con el apoyo institucional de cuatro asociaciones empresariales estrechamente vinculadas al sector vitivin\u00edcola espa\u00f1ol: La Plataforma Tecnol\u00f3gica del Vino de Espa\u00f1a (PTV), la Plataforma Food for Life (PT4FL), la Federaci\u00f3n Espa\u00f1ola del Vino (FEV) y la Organizaci\u00f3n Interprofesional del Vino de Espa\u00f1a (OIVE).<\/p>\n
Retos del proyecto<\/strong> A trav\u00e9s del proyecto facilitar\u00e1n al sector el desarrollo de planes de contingencia ante eventos clim\u00e1ticos adversos<\/p><\/blockquote>\n Para alcanzar esta meta, el proyecto plantea soluciones a diferentes retos de digitalizaci\u00f3n y sostenibilidad que se han identificado. Uno de ellos es c\u00f3mo predecir el comportamiento del cultivo de la vid mediante tecnolog\u00edas inteligentes disruptivas basadas en la integraci\u00f3n de modelos agron\u00f3micos, meteorol\u00f3gicos y clim\u00e1ticos complementados con datos clim\u00e1ticos hist\u00f3ricos. Otros est\u00e1n en c\u00f3mo abordar la relevancia de la disponibilidad h\u00eddrica en el cultivo de la vid ante el riesgo de sequ\u00eda, con la finalidad de conseguir una viticultura m\u00e1s sostenible, inteligente y eficiente, o en c\u00f3mo analizar posibles alternativas para afrontar la incidencia de las heladas en el cultivo de la vid y as\u00ed combatir sus efectos mediante metodolog\u00edas sostenibles, inteligentes y eficientes. Tambi\u00e9n tratar\u00e1n de prevenir afectaciones por plagas en los vi\u00f1edos velando por la sostenibilidad de los sistemas de cultivo y por el uso eficiente de los recursos. Finalmente, ofrecer\u00e1n al sector proyecciones de cambio clim\u00e1tico que faciliten el desarrollo de planes de contingencia ante eventos clim\u00e1ticos adversos, aplicando la I+D+i y velando por la trazabilidad y seguridad alimentaria de las producciones agr\u00edcolas.<\/p>\n Desde el punto de vista t\u00e9cnico, el plan de trabajo de BidPrediData se estructurar\u00e1 en dos actividades t\u00e9cnicas principales. La primera, de investigaci\u00f3n industrial, se denomina INVESPRED y girar\u00e1 en torno a la generaci\u00f3n de un innovador m\u00e9todo de evaluaci\u00f3n del rendimiento de la vendimia, as\u00ed como de prevenci\u00f3n y riesgo de sequ\u00eda transferible hacia modelos de predicci\u00f3n precisos. Por su parte, la segunda ser\u00e1 de desarrollo experimental y se llama VALIDPRED. Esta abordar\u00e1 la validaci\u00f3n de los resultados alcanzados mediante el desarrollo de una plataforma de evaluaci\u00f3n del rendimiento de cosecha que permita una predicci\u00f3n ajustada y aplicada a sistemas operativos tecnol\u00f3gicos.<\/p>\n Financiaci\u00f3n<\/strong> BigPrediData es un proyecto estrat\u00e9gico de consorcios de investigaci\u00f3n empresarial nacional (proyecto CIEN) que tiene por objetivo desarrollar soluciones tecnol\u00f3gicas 4.0 de predicci\u00f3n del rendimiento vit\u00edcola [\u2026]<\/span><\/p>\n","protected":false},"author":7,"featured_media":3395,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[91],"tags":[],"acf":[],"yoast_head":"\n
\nBigPrediData arranca con el objetivo principal de generar conocimiento y soluciones innovadoras que permitan predecir el comportamiento de los vi\u00f1edos ante las diferentes coyunturas clim\u00e1ticas, garantizando su competitividad a largo plazo y la producci\u00f3n agr\u00edcola sostenible y eficiente.<\/p>\n
\nEsta iniciativa cuenta con un presupuesto de 4.951.974 euros, cofinanciados por la Uni\u00f3n Europea y por el Centro para el Desarrollo Tecnol\u00f3gico y la Innovaci\u00f3n (CDTI Innovaci\u00f3n) con fondos FEDER, a trav\u00e9s del Programa Operativo plurirregional de Crecimiento Inteligente 2021-2027 y en el marco del Programa Estrat\u00e9gico de Consorcios de Investigaci\u00f3n Empresarial Nacional (CIEN).<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"