GMV präsentiert auf der Fruit Attraction Beispiele dafür, wie das Unternehmen den digitalen Wandel im Agrarsektor durch KI vorantreibt

Im Rahmen der Fruit Attraction nahm GMV aktiv an dem von AMETIC organisierten Runden Tisch mit dem Titel „Künstliche Intelligenz im Dienste einer nachhaltigen Agrar- und Ernährungswirtschaft“ teil. Dieses Treffen war ein wichtiger Markstein bei der Erörterung der Frage, wie technologische Innovationen, insbesondere die Künstliche Intelligenz (KI), die gesamte Wertschöpfungskette der Agrar- und Ernährungswirtschaft in eine nachhaltigere und effizientere Richtung revolutionieren können.

Almudena Nieto de Castro, Leiterin der Geschäftsentwicklung für den Industriesektor bei GMV, betonte die entscheidende Bedeutung der Finanzierung und Subventionen für die Beschleunigung der Digitalisierung in diesem für Spanien so strategisch wichtigen Sektor. Ein relevantes Beispiel für diese Synergie ist das Projekt AgrarIA, das von GMV geleitet und über das Programm für F&E-Missionen im Bereich der künstlichen Intelligenz des Staatssekretariats für Digitalisierung und künstliche Intelligenz (SEDIA) des spanischen Ministeriums für Wirtschaft und digitale Transformation aus den Mitteln für den Plan für Erholung, Widerstandsfähigkeit und Transformation finanziert wird. Dieses Projekt verwirklicht die Vision von GMV, KI als Katalysator zur Verbesserung der Produktivität, Nachhaltigkeit und Wettbewerbsfähigkeit in der Lebensmittel- und Landwirtschaft einzusetzen.

Mit AgrarIA arbeitet GMV an der Entwicklung innovativer Lösungen für eine effizientere Verwaltung landwirtschaftlicher Ressourcen und eine fundiertere Entscheidungsfindung in diesem Sektor. Die von SEDIA bereitgestellte Finanzierung stellt eine grundlegende Unterstützung dar, die die Fähigkeit aller an diesem Projekt beteiligten Partner zur Innovation und zur Durchführung bahnbrechender Forschung in diesem Bereich stärkt. Zu diesen Anwendungsfällen gehören u. a. die Verarbeitung von Satellitenbildern für die Ernteerfassung, die Anwendung von Quantencomputing auf die Verarbeitung von Satellitenbildern zur Vorhersage von Ernteerträgen mit Hilfe von maschinellem Lernen, die autonome Robotik zur Optimierung der landwirtschaftlichen Produktion, die Entwicklung von Biopestiziden und deren Verteilung mit Hilfe von Drohnen und präziser Positionierung sowie der Einsatz von maschinellem Sehen zur Produkterkennung und -sortierung in Supermärkten.