Proyecto SER-PCM

SER-PCM es el desarrollo de una plataforma geográfica potente, amigable, configurable y escalable que integrará diferentes fuentes de información como la referente a partículas contaminantes (PM10, PM2.5), condiciones meteorológicas como la dirección y velocidad del viento, la acumulación de precipitaciones, etc.
El objetivo es ofrecer al usuario final tanto la representación de la información ambiental disponible como las herramientas necesarias para su análisis en un único punto común mediante el desarrollo de un visor geográfico configurable, escalable y personalizable preparado para adaptarse a las necesidades del cliente de una manera ágil y sencilla.
SER-PCM persigue la premisa de escalabilidad y configurabilidad, pudiendo trabajar a un alto nivel tanto tecnológico como analítico, enfocado su uso de gestión para el apoyo en la toma de decisiones a organismos públicos, entidades gubernamentales o empresas privadas, y a su vez puede ofrecer, para un uso particular una versión simplificada a modo plataforma pública con herramientas acotadas, claras y concisas.
SER-PCM se presenta como una plataforma global y abierta, con un carácter de datos abiertos (open data), pudiendo ofrecer toda la información analizada en formatos estándar OGC (Open Geospatial Consortium), de tal forma que posibilitará la integración bidireccional con otros servicios.
La capacidad para integrarse en cualquier entorno web hace que esta plataforma sea completamente reutilizable y la facilidad para dotarla de nuevas herramientas enfocadas a dar solución a problemas concretos la dotan de un gran potencial de expansión.
Los principales objetivos se resumen en los siguientes puntos:
- Ofrecer al usuario final, a través de una plataforma global y abierta, mediciones atmosféricas relacionadas con la calidad del aire, el forzamiento climático, el ozono y las radiaciones UV.
- Permitir, a través del conocimiento y manejo de estos datos:
- El análisis y la predicción de las condiciones ideales
- La optimización de procesos de análisis y toma de decisiones a través de técnicas innovadoras de Big Data (cálculo de predicciones, análisis estadístico…)
- Identificar necesidades comunes con empresas o AAPP del uso esta herramienta, e identificar sinergias con éstas.
Este proyecto ha sido cofinanciado por el Gobierno del Principado de Asturias a través del Instituto de Desarrollo Económico del Principado de Asturias (IDEPA), y por la Unión Europea a través del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), en el marco de la convocatoria pública de ayudas dirigidas a la ejecución de proyectos de I+D, con el número de expediente IDE/2022/000546.
Proyecto SER-LOC

SER-LOC es el desarrollo de una aplicación software con el objetivo de obtener datos de posición, temperatura y detección de impactos desde diferentes tipos de sensores, tanto fijos como móviles, para representarlos gráficamente en esta aplicación basada en mapas, y poder así monitorizarlos e historizarlos.
La herramienta resultante de la ejecución de este proyecto tendrá la siguiente funcionalidadmínima con vistas a ser competitiva en el mercado actual:
- Adaptabilidad y uso tanto en equipos de escritorio como en dispositivos móviles.
- Multidioma: será una aplicación que debe poder traducirse a distintos idiomas con facilidad.
- Trazabilidad: quedará registrados los datos obtenidos de los sensores con fecha y hora, con la identificación asociada a cada sensor.
- Seguridad: la herramienta tendrá un sistema de validación que garantice que solo las personas con permisos pueden acceder y modificar su información.
- Roles: existirán diferentes perfiles en función de la localización y el producto.
El proyecto se desarrollará sobre un piloto basado en la instalación de sensores en los vagones de tren (torpedos) de una industria siderúrgica para monitorizar la localización de las coladas y asociarlas a valores de temperatura que influyen en la calidad del producto final. Un gran reto en este caso es conseguir los valores de altas temperaturas, que son fundamentales para la calidad del producto final. También se prevé reducir los tiempos de transporte con los valores de identificación y localización, ya que actualmente no son eficientes y conllevan riesgo de error humano.
La obtención de la funcionalidad señalada requiere la persecución de los siguientes objetivos fundamentales:
- Herramienta para la visualización e historización de los datos de los sensores.
- Que sea accesible desde cualquier lugar donde pueda ser necesaria mediante los dispositivos electrónicos disponibles.
- Adaptable a diferentes tipos de sensores que presente el mercado.
- Tener trazabilidad y evidencias de los datos obtenidos. De esta forma se puede comprobar el estado real de los productos/objetos en el tiempo.
Este proyecto ha sido cofinanciado por el Gobierno del Principado de Asturias a través del Instituto de Desarrollo Económico del Principado de Asturias (IDEPA), y por la Unión Europea a través del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), en el marco de la convocatoria pública de ayudas dirigidas a la ejecución de proyectos de I+D, con el número de expediente IDE/2022/000584.
Proyecto BEANBOT

El proyecto BeanBot se focaliza en la investigación sobre métodos de análisis y detección precoz de la enfermedad producida por el hongo oídio utilizando herramientas de visión artificial, así como de computación en la nube, de cara a - maximizar las prestaciones de la herramienta de detección y la minimización del coste de la misma al delegar el procesamiento de los datos en aplicaciones en la nube.
Para llevarlo a cabo, la empresa SERESCO como consultoría de soluciones TIC en diversos ámbitos de aplicación entre los que destaca la agricultura de precisión, contará con los siguientes colaboradores:
Centro Público de Investigación SERIDA quien aportará su conocimiento en la identificación de patógenos, y su conocimiento del cultivo de la faba, rendimiento de la plantación, cuidados necesarios etc. Además, podrá a disposición del proyecto sus invernaderos y plantaciones de faba para poder adquirir imágenes del patógeno sobre el cultivo de cara a desarrollar los algoritmos para detección precoz del mismo.
Centro Tecnológico IDONIAL, aportará su experiencia en herramientas robóticas, participará en la selección de herramientas de visión más adecuadas y colaborará en la investigación de algoritmos de precisión de los rendimientos.
Este proyecto ha sido cofinanciado por el Gobierno del Principado de Asturias a través del Instituto de Desarrollo Económico del Principado de Asturias (IDEPA), y por la Unión Europea a través del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), en el marco de la convocatoria pública de ayudas dirigidas a la ejecución de proyectos de I+D, con el número de expediente IDE/2022/000569.
Proyecto IA4GEO

SERESCO S. A. participa en el proyecto ia4geo: Visión Artificial y Deep Learning para la detección de cambios y usos del suelo en el territorio y su representación directa en las bases de datos cartográficas.
El objetivo del proyecto es mejorar los servicios de producción cartográfica aplicando técnicas de Inteligencia Artificial sobre los datos del territorio y sobre imágenes aéreas y satelitales de alta resolución que permitan interpretar adecuadamente la evolución y características de una determinada zona geográfica.
El ámbito del proyecto se enmarca en la línea estratégica de actuación Earth Observation, a través de la cual SERESCO proporciona servicios integrales de análisis de datos con aplicación a diferentes ámbitos como puede ser la ordenación del territorio, gestión de infraestructuras y recursos naturales, análisis demográficos, gestión de recursos turísticos o sistemas de alerta temprana.
El proyecto IA4GEO contribuye en esta línea de actuación con aplicación directa en la industria cartográfica, con el objetivo de reducir los costes y tiempos de producción de bases cartográficas y servicios basados en datos geoposicionados. IA4GEO afronta la problemática de falta de actualización en los recursos cartográficos, incapaces de afrontar la permanente dinámica del territorio en cuanto a la ejecución de nuevas infraestructuras, edificios o cambios en los usos del suelo, debido al alto porcentaje de trabajo manual que sigue siendo requerido por las técnicas utilizadas tradicionalmente.
IA4GEO desarrollará e integrará un sistema de detección automática de cambios en el territorio, interpretando y comparando los datos recopilados de una determinada zona, resolviendo ciertas circunstancias que actualmente impiden una actualización automática de las bases cartográficas, como puede ser la captura de imágenes con diferentes condiciones de luminosidad, el uso de sensores diferentes, o variaciones de apariencia en objetos que pueden provocar errores de interpretación.
Afrontar estos retos mediante la aplicación de nuevas tecnologías de Inteligencia Artificial conlleva un impulso significativo en la digitalización y automatización del sector cartográfico, al proporcionar un servicio capaz de detectar automáticamente zonas que han sufrido cambios en edificaciones e infraestructuras, reduciendo tanto el riesgo de desactualización de las bases cartográficas, como los costes y los plazos para su actualización.
La solución desarrollada en el proyecto IA4GEO conlleva los siguientes módulos:
- Módulo de ingesta, almacenamiento y pre-procesado, el cual permite el acceso rápido a fuentes primarias de datos, dando soporte a la necesidad de manejar grandes volúmenes de información de manera rápida, eficiente y escalable.
- Algoritmos de cómputo y procesado, basados en técnicas de Deep Learning y visión artificial, siguiendo una gestión unificada de código, modelos y datasets que facilitan el entrenamiento, implementación de los modelos, su escalado automático, trazabilidad de experimentos y reproductividad.
- Plataforma para la gestión, edición y publicación cartográfica, de fácil uso para los usuarios, y encargada de orquestar la ejecución de los diferentes flujos de trabajo de la solución.
Este proyecto ha sido cofinanciado por el Gobierno de España y por la Unión Europea a través del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), en el marco de la en la convocatoria de ayudas 2021 destinadas a proyectos de investigación y desarrollo en inteligencia artificial y otras tecnologías digitales y su integración en las cadenas de valor de RED.es, con el número de expediente 2021/C005/00147326.

Seresco participa en el proyecto europeo “FLEXIGROBOTS"

Se trata de un proyecto a tres años, comenzando el 1 de enero de 2021. Cuenta con un presupuesto total de 8,2 millones de euros y una subvención de la Unión Europea de 7 millones de euros. Somos un total de 16 partners de España, Holanda, Bélgica, Finlandia, Alemania, Lituania, Serbia y Letonia. Entre los españoles, además de SERESCO, están: ATOS, CAR-CSIC (Centro de Automática y Robótica), y Bodegas Terras Gauda.
La idea central del proyecto parte de la necesidad de hacer lo más rentable posible la automatización de las tareas de campo mediante robots. Se pretende optimizar el uso de medios robóticos terrestres y aéreos, de forma combinada y centralizada en una plataforma.
- una mayor versatilidad mediante el uso de los mismos robots para diferentes tareas de observación e intervención, en diferentes misiones
- mayor cooperación entre robots heterogéneos (terrestres y aéreos) para realizar misiones más complejas
- obtener datos más valiosos para generar conocimientos precisos sobre los campos, los cultivos y las operaciones robóticas mediante la combinación de datos de sensores de IoT, satélites y datos recopilados por los robots
- más autonomía para la adaptación en tiempo real de los planes de la misión, así como el comportamiento del robot a nivel de cultivo
- mayor precisión para realizar tareas específicas de forma muy localizada, ganando precisión y abaratando costes
Se llevarán a cabo tres pilotos: España, viñedos; Finlandia, varios tipos de semillas; Serbia y Lituania, arándanos.


Proyecto PLAGo

- Pulgones monófagos o específicos. Viven en una especie de plantas.
- Pulgones olífagos. Viven en unas pocas especies de plantas estrechamente relacionadas.
- Pulgones polífagos o emigrantes. Viven en muchas plantas que pertenecen a familias diferentes.).
Para alcanzar el éxito del proyecto, los objetivos específicos son:
- Investigación sobre las tecnologías de visión, inteligencia artificial e IoT más adecuadas para la detección precoz de la plaga (pulgón) en el cultivo (judía o faba).
- Investigación e identificación de patrones para determinar el comportamiento de la plaga (pulgón) en el cultivo (faba) a partir del análisis avanzado de datos recogidos por los sensores.
- Investigación, inteligencia artificial y análisis avanzado de datos para reducir el efecto de las plagas en el cultivo.
- Validación en entorno relevante (cultivo) de las tecnologías investigadas.
- Centro Público de Investigación SERIDA quien aportará su conocimiento en la identificación de patógenos y su conocimiento del cultivo de la faba. Además, podrá a disposición del proyecto sus invernaderos y plantaciones de faba para poder adquirir imágenes del patógeno sobre el cultivo de cara a desarrollar los algoritmos para detección precoz del mismo.
- Centro Tecnológico IDONIAL quien tiene amplia experiencia en la aplicación de tecnologías digitales como las tecnologías de visión y la robótica, en el ámbito de la agricultura de precisión. Todo este conocimiento y experiencia lo aplicará en el marco del proyecto para apoyar a SERESCO en el desarrollo de los algoritmos y en la selección de las tecnologías de visión más adecuadas.
Este proyecto ha sido cofinanciado por el Gobierno del Principado de Asturias a través del Instituto de Desarrollo Económico del Principado de Asturias (IDEPA), y por la Unión Europea a través del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), en el marco de la convocatoria pública de ayudas dirigidas a la ejecución de proyectos de I+D, con el número de expediente IDE/2021/000452.

Check-Tool (CRECE)

- Adaptabilidad y uso tanto en equipos de escritorio como en dispositivos móviles. Lo que implica que la aplicación debe adaptarse a diferentes tamaños de pantalla conservando una presentación adecuada.
- Multidioma: será una aplicación que debe poder traducirse a distintos idiomas con facilidad.
- Trazabilidad: quedará registrado el estado del producto. Tanto de forma fotográfica como las apreciaciones y medidas aportadas por el técnico. Estas quedarán registradas con fecha y hora.
- Seguridad: la herramienta tendrá un sistema de validación que garantice que solo las personas con permisos pueden acceder y modificar su información.
- Roles: existirán diferentes perfiles en función de la localización y el producto. También habrá diferentes permisos en función a las acciones que puede realizar un usuario en la aplicación.
- Creación de formularios dinámicos de comprobación para las diferentes etapas de distribución del producto.
Se persiguen los siguientes objetivos fundamentales:
- Objetivo 1: Crear una herramienta para la comprobación de los productos enviados. Mejorando con estas comprobaciones la calidad de estos con el tiempo.
- Objetivo 2: Que sea accesible desde cualquier lugar donde pueda ser necesaria mediante los dispositivos electrónicos disponibles. Permitiendo adaptarse al software de los usuarios y ofrecer soluciones de movilidad para los diferentes entornos en los que se pudiera utilizar.
- Objetivo 3: Adaptable a diferentes medidas de calidad de los diferentes productos. Al tener una herramienta flexible se puede configurar para los diferentes productos del mismo o diferentes clientes.
- Objetivo 4: Tener trazabilidad y evidencias gráficas de los productos. De esta forma se puede comprobar el estado real de los productos en el tiempo.
- Objetivo 5: Evitar las validaciones fraudulentas. De esta manera se puede establecer el estado real del producto en la validación y en qué momento se pudiera haber producido algún deterioro en él.
Este proyecto ha sido cofinanciado por el Gobierno del Principado de Asturias a través del Instituto de Desarrollo Económico del Principado de Asturias (IDEPA), y por la Unión Europea a través del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), en el marco de la convocatoria pública de ayudas dirigidas a la ejecución de proyectos de I+D, con el número de expediente IDE/2021/000382.

Proyecto PANGEA

SERESCO S. A. participa en el proyecto PANGEA, Investigación en técnicas de inteligencia artificial para la detección automática de cambios en el territorio a partir de series temporales de imágenes aéreas, que tiene como objetivo el estudio de un conjunto de herramientas y técnicas de Inteligencia Artificial (IA) en base a las que sea factible construir nuevos algoritmos para la automatización de los procesos de actualización de bases cartográficas.
El proyecto engloba cuatro líneas de trabajo:
- Análisis de la problemática relacionada con la actualización automática de bases cartográficas. Se estudia la aplicación de técnicas de IA y, en concreto, Deep Learning, para la detección automática de cambios en imágenes aéreas y satelitales.
- Estudio de fuentes de datos y etiquetado de imágenes. Se realizan procesos de preprocesado de imágenes para la generación de conjuntos de datos que se adecúen a las métricas de validación definidas por el proyecto.
- Desarrollo de modelos robustos de detección de cambios en imágenes aéreas y satelitales. Se diseñan modelos de detección de cambios en imágenes, así como una comparativa entre las diferentes técnicas de IA utilizadas.
- Validación del desempeño de los modelos Deep Learning desarrollados en un entorno simulado. Se desarrolla un demostrador de detección de zonas con cambios relevantes desde la perspectiva cartográfica, permitiendo valorar sus prestaciones en un entorno real.
Siendo Seresco una de las principales empresas cartográficas españolas, este proyecto se enmarca en un plan estratégico que apuesta en el uso de técnicas de análisis inteligente de datos aplicadas a la mejora de los servicios ofrecidos por el área de negocio de Cartografía y Catastro, permitiendo mejorar los rendimientos en la detección de cambios cartográficos y reduciendo los costes asociados a la producción cartográfica.
Este proyecto ha sido cofinanciado por el Gobierno del Principado de Asturias a través del Instituto de Desarrollo Económico del Principado de Asturias (IDEPA), y por la Unión Europea a través del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), en el marco de la convocatoria pública de ayudas dirigidas a la ejecución de proyectos de I+D, con el número de expediente IDE/2021/000380.

Seresco participa en el proyecto SmartDPB

Seresco participa en el proyecto SmartDPB, Sistema para la tokenización de derechos de pago básicos mediante Smart Contracts, que tiene como objetivo el diseño, implementación y evaluación de un sistema prototipo para la digitalización y compra-venta de Derechos de Pago Básicos utilizando Smart Contracts y blockchain. Este proyecto pretende simplificar la gestión de los derechos de pago, tanto para sus propietarios como para la Administración, proporcionando un mecanismo seguro de tramitación y almacenamiento de los derechos.
Actualmente la Administración almacena la información relativa a los derechos de pago básico en sistemas tradicionales de persistencia, permitiendo a los usuarios su mediante una página web. Para la tramitación de las transferencias de derechos derivadas de cesiones, venta o alquiler, debe realizarse un proceso manual de cumplimentación de documentación y posterior registro de la misma para su tramitación por parte de la Administración. En la mayoría de los casos las compras o alquileres requieren de intermediarios para su gestión.
La principal característica innovadora que presenta SmartDPB es el uso de las tecnologías disruptivas blockchain y Smart Contracts, aplicadas a la automatización de contratos y registro de operaciones de forma segura y confiable, sin necesidad de intermediaros.
Este proyecto ha sido cofinanciado por el Gobierno del Principado de Asturias a través del Instituto de Desarrollo Económico del Principado de Asturias (IDEPA), y por la Unión Europea a través del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), en el marco de la convocatoria pública de ayudas dirigidas a la ejecución de proyectos de I+D, con el número de expediente IDE/2020/000301.

Proyecto K-CHAIN

Seresco participa en el proyecto K-CHAIN, Sistema de soporte a la decisión del kiwicultor y aseguramiento de la trazabilidad de producto agroalimentario mediante plataforma blockchain, que tiene como objetivo el desarrollo experimental de un sistema que proporcione un mecanismo de trazabilidad agroalimentaria en el cultivo y comercialización del Kiwi. En el marco del proyecto se realizará un piloto en una explotación agrícola ubicada en el Principado de Asturias, lo que permitirá al cliente final la identificación regional del Kiwi comercializado.
La seguridad alimentaria y la transformación digital del campo son fundamentales para el desarrollo del sector agrícola. El concepto de "trazabilidad alimentaria" no es nuevo, pero la aparición de la tecnología blockchain le aporta un nuevo sentido, añadiendo valor al producto, permitiendo manejar o incorporar de forma casi inocua la gestión de la trazabilidad al ciclo de procesamiento de los alimentos. La implementación de nuevas soluciones de software en estos campos supone un reto tecnológico para las compañías. Los actores oficiales, como los gobiernos, organismos sanitarios, productores, distribuidores, etc., precisan de mecanismos que soporten los nuevos retos legales y sociales en los que incurren las cadenas de procesamiento de alimentos.La tecnología blockchain puede aportar transparencia a los procesos de producción alimenticia, reforzando la seguridad y generando confianza en el consumidor final.

Proyecto Platero | Plataforma de subastas para ganado bovino.

Seresco participa en el proyecto PLATERO, plataforma de subastas para ganado bovino, aplicando técnicas de Blockchain y reconocimiento facial, que permite las subastas mixtas (tanto online como presencial) en tiempo real.
Las distintas acciones llevadas a cabo por los usuarios en la plataforma y los contenidos generados en la misma tendrán certificación electrónica con tecnología Blockchain, de forma que estos certificados electrónicos no solo garanticen su procedencia a través de la firma electrónica, sino que se sellen en el momento de la emisión, de forma incuestionable y garantizando la inalterabilidad de su contenido en el futuro.La aplicación de Blockchain a un sistema de subastas de ganado aporta seguridad, transparencia, auditabilidad y confidencialidad en las operaciones realizadas en la subasta.
La identificación de los usuarios se realizará a través de técnicas de reconocimiento facial, registrando también la secuencia facial en la cadena de bloques Blockchain. Para dotar de seguridad avanzada en los contenidos generados durante las grabaciones de las subastas, se buscará garantizar el contenido del vídeo también en un momento concreto del tiempo, de forma incuestionable y garantizando su verificabilidad en el futuro.
Este sistema de subastas pasará a formar parte de la plataforma de compraventa de ganado online VayaVaca, desarrollada por Seresco. Y viene dado por la necesidad de buscar una alternativa online/presencial del desarrollo de las subastas, ante la imposibilidad de poder asegurar las subastas presenciales (o, al menos, 100% presenciales) en el contexto actual y futuro.
Este proyecto ha sido cofinanciado por el Gobierno del Principado de Asturias a través del Instituto de Desarrollo Económico del Principado de Asturias (IDEPA), y por la Unión Europea a través del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), en el marco de la convocatoria pública de ayudas dirigidas a la ejecución de proyectos de I+D, con el número de expediente IDE/2020/000308.

La Asociación de Apicultores Profesionales de Asturias PROMIEL, el Centro Tecnológico Agroalimentario ASINCAR, MIEL LA PUELA (ASTURIASL APICOLA S.L) y SERESCO trabajan en el proyecto para Caracterización de la miel de Asturias y defensa del colmenar.

Se trata de un proyecto colaborativo que se está desarrollando en el marco del programa de Grupos Operativos del Plan de Desarrollo Rural del Asturias (2014-2020) de la AEI. Está subvencionado a través de las ayudas FEADER, por la Unión Europea, Ministerio de Agricultura, Pesca y alimentación y la Consejería de Medio Rural y Cohesión Territorial del Principado de Asturias.
En relación de la parte de defensa del colmenar, en una primera fase, se realizó una selección de los colmenares en función de su ubicación por la dificultad de transferencia de datos y se evaluaron los mejores sistemas de monitoreo, transmisión, adquisión y tratamiento de datos para las peculiares características orográficas de Asturias.
En esta parte final del proyecto se está trabajando con la plataforma de datos para el acceso de usuario a los mismos y la notificación.
Durante el desarrollo de las pruebas se han detectado varias entradas de animales salvajes en los recintos de las colmenas. Destaca entre ellas la entrada de un oso en el recinto de Arganzúa, en Allande, que afortunadamente, no produjo grandes daños. También se han logrado detectar daños causados por una fuerte ventisca, en la explotación de Corbeiro, en Narcea.
En cuanto a la parte de caracterización de las mieles, primeramente, se han recogido hasta 200 muestras de mieles de diferentes colmenares seleccionados por su ubicación y entorno melífero. A partir de estas muestras se están finalizando los análisis convencionales físico-químicos, organolépticos, meliso-palinológicos y microbiológicos.
Paralelamente se han ido desarrollando prototipos con cámara hiperespectral, tecnología VIS/NIR y procesado de imágenes a partir de microscopía. Se han desarrollado para cada uno de ellos modelos matemáticos y se están ejecutando las pruebas con los mismos partiendo de los resultados convencionales de las mieles analizadas.
Para finalizar el proyecto se confrontarán los datos obtenidos a partir de los prototipos desarrollados y se valorará cuáles de estas tecnologías pueden ser útiles para la minimización de errores en la clasificación de las mieles.
CIP-OLIVE

CIP-OLIVE es un proyecto de I+D en cooperación tecnológica internacional con Egipto, cuyo objetivo es desarrollar una plataforma informática de gestión del olivar mediante la monitorización del cultivo. Esta solución, basada en la nube, poseerá un sistema de detección precoz de plagas y enfermedades, así como un sistema preciso para el manejo eficiente del agua de riego y problemas asociados de salinidad, adaptado a distintas tipologías y sistemas de cultivos.
Esta iniciativa está liderada por SERESCO, en colaboración con la empresa egipcia Smartec Systems. En el proyecto también participan dos organismos de investigación nacionales (Universidad de Córdoba y el grupo de investigación del CEBAS-CSIC) y uno egipcio (Universidad de El Cairo).
Las actuaciones previstas en el marco de CIP-OLIVE tienen una duración estimada de 24 meses y se desarrollarán entre el 1 de octubre de 2019 y el 30 de septiembre de 2021.
CIP-OLIVE dispone de un presupuesto global de 323.563 euros. Además, cuenta con el apoyo del Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI) mediante una ayuda de 225.000 euros, que recibirá la entidad española SERESCO, en el marco del Programa Bilateral Hispano-Egipcio de Cooperación Tecnológica.

Convocatoria: Proyecto de Cooperación Tecnológica Internacional (PCTI), en el marco del programa bilateral de cooperación tecnológica con Egipto (Programa ESITIP).
Referencia: IDI-20190617.
Título del proyecto: “Plataforma en la nube para el cultivo de precisión del olivar, integrando el manajo de enfermedades, salinidad y riego eficiente”.
Acrónimo: CIP-OLIVE.
Objetivo: Desarrollar una plataforma informática, basada en la nube, de gestión del olivar para la monitorización de diferentes patógenos, además del control del riesgo y salinidad.
Participantes: SERESCO, S.A. y SMARTEC SYSTEMS.
Centros de investigación: La Universidad de Córdoba, el grupo de investigación del CEBAS-CSIC y la Universidad del Cairo.
- Total: 323.563 €
- Seresco: 225.000€
- Ayuda del CDTI: 123.367,50€
- Porcentaje de financiación: 54.83
Fecha de inicio: 01/10/2019
Fecha de finalización: 30/09/2021
G.O. MANZANO DE SIDRA - ASTURIAS | Mejora de la productividad, sostenibilidad, calidad y regularidad productiva de la manzana de sidra en Asturias

- El análisis del comportamiento productivo de diferentes combinaciones de variedades-portainjertos en plantaciones que presenten varios tipos de condiciones edafo-topo-climáticas de Asturias, a fin de definir los manejos más idóneos en las diferentes condiciones de cultivo.
- La incorporación e implantación de nuevas estrategias para optimizar el cultivo, la calidad y la productividad final, sostenible con el medio ambiente de acuerdo al análisis realizado.
- La implementación de estrategias de control de la fructificación orientadas a lograr producciones de manzana de sidra lo suficientemente estables en el tiempo.
- La puesta en marcha y verificación del nivel de precisión de métodos predictivos de determinación de la producción esperada anualmente.
Composición del GO:
- Lagares productores de manzana de sidra: DEXNERA, SIDRA MUÑIZ, SIDRA TRABANCO y VALLE, BALLINA Y FERNANDEZ



- Cooperativas: CAMPOASTUR y AGRECOASTUR

- Empresa tecnológica: SERESCO

- Asociaciones: DOP SIDRA DE ASTURIAS

Este proyecto ha sido cofinanciado por el Gobierno del Principado de Asturias a través de la Dirección General de Desarrollo Rural, y por la Unión Europea a través del Fondo Europeo Agrícola de Desarrollo Rural (FEADER).
“Web del grupo operativo: https://manzanodesidra.wordpress.com/”
Data Food 4.0

SERESCO S. A. participa en el proyecto Data Food 4.0, Analítica de Datos e Industria 4.0 para la mejora de competitividad en el Sector Agroalimentario. Data Food 4.0 es un proyecto que aplica criterios y soluciones de industria 4.0 al sector de la industria de la elaboración alimentaria, con el objetivo de cubrir tres necesidades principales:
- Garantizar unas condiciones de fabricación de productos agroalimentarios seguras para el producto.
- Mejorar y garantizar la calidad sensorial y nutricional de los productos desde el punto de vista del consumidor final.
- Optimizar la utilización de energía eléctrica en los diferentes procesos productivos.
La finalidad del proyecto es definir la arquitectura tecnológica necesaria para posteriormente estandarizar una solución 4.0 de fácil implantación siguiendo una filosofía “Plug & Play”:
- Monitorización de procesos de elaboración alimentaria en base a sensores en planta.
- Automatización de determinadas operaciones.
- Almacenando automático de los registros ambientales exigidos por diferentes normativas de calidad.
- Tratamiento de alertas críticas.
- Aplicación de analítica de datos para contribuir a la mejora de calidad de productos y mejora de la eficiencia energética de los procesos
- Despliegue en la nube.
- Colaboración directa con el ERP para garantizar una completa trazabilidad.

HAIDA

- Desarrollo de sistema de análisis masivo de datos. El resultado del presente proyecto será una herramienta capaz de recoger los datos almacenados e interpretarlos con el objetivo de simplificar el proceso de gestión de inspecciones.
- Desarrollo de sistema de importación de datos externos. Desarrollo de un sistema de captación automática de datos históricos y de comparación con las evaluaciones resultantes de las inspecciones de calidad.
- Desarrollo de sistema inteligente de recomendaciones. Se pretende que la herramienta, una vez analizados los datos, extraiga una serie de recomendaciones de actuación que han de ser particularizadas para ese caso.
- Desarrollo de sistema inteligente de predicción de resultados. Empleando los datos de análisis de patrones, este sistema realizará predicciones de los resultados de las inspecciones de calidad con el objetivo de anticiparse a las no conformidades y poder optimizar el plan de seguimiento de la inspección.