Empresas internacionales ya han mostrado interés por este sistema, desarrollado por investigadores de la URV, que permite analizar gran cantidad de datos a través de técnicas de inteligencia artificial

Desde analizar a través de un dron el ritmo de crecimiento de los cultivos, hasta comparar imágenes de crecimientos celulares o hacer recuento de aves migratorias. Fruto del proyecto europeo SNAL, un grupo de investigadores del Departamento de Ingeniería Química de la URV, Vladimir Baulin, Marco Werner y Anna Orlowska, han desarrollado un software de reconocimiento de imágenes capaz de clasificar y detectar imágenes con sistemas más precisos que los que pueden realizar los propios humanos. Lo hacen a través de lo que se llama redes neuronales, con las que se simula el comportamiento del cerebro humano y como lo hace éste para aprender. Una técnica matemática que modela, de forma muy simplificada, el funcionamiento de las neuronas del cerebro.

La primera empresa que ha consolidado un acuerdo para explotar esta tecnología ha sido DroneAG. Una empresa británica especializada en la utilización de drones para la gestión agrícola, que ha visto en este tipo de software una herramienta imprescindible para mejorar sus servicios. La empresa hace sobrevolar un dron por encima de una exphttp://%2http://%28https//skippy.farm/how-skippy-works/8https//skippy.farm/how-skippy-works/lotación agrícola y las imágenes que se captan envían automáticamente a la nube donde se analizan a tiempo real. El agricultor puede tener información de forma inmediata y en su móvil, por ejemplo, del recuento de plantas, la detección de malas hierbas, la detección y estimación de hojas amarillas, cuál es el ritmo de crecimiento de los cultivos por sectores o, incluso, las áreas de la plantación donde hay una enfermedad, con un grado de precisión muy elevado. Esta información es importante para tomar decisiones sobre acciones en el campo.

Esta empresa ha obtenido una licencia de uso exclusivo de esta tecnología a nivel mundial por su aplicación en el ámbito de los cultivos de cereales. Pero este software de análisis de imágenes no sólo se puede emplear en el campo agrícola sino que también tiene interés, por ejemplo, en el campo médico, ya que permite comparar imágenes desde crecimientos celulares hasta evoluciones en tratamientos cutáneos. Otra de las aplicaciones que se están desarrollando se centra en el ámbito del medio ambiente donde se puede emplear en un abanico muy amplio de análisis como por ejemplo la determinación de zonas con aguas marinas contaminadas, crecimiento de los bosques o incluso para poder contar aves migratorias.

Los ingresos que reciba la URV por la licencia de uso del programa se reinvertirán en financiar nuevas investigaciones y compensar económicamente a los investigadores que la han desarrollado. Este software ha sido protegido mediante registro gracias a la colaboración de la Unidad de Valorización de la Fundación URV, que también ha participado en las negociaciones del acuerdo de licencia con la empresa.

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