GMV participa en CYBELE, un proyecto financiado por la Unión Europea que tiene como objetivo innovar y crear valor en los dominios de la agroalimentación mediante la implementación de métodos de agricultura de precisión (PA) y ganadería de precisión (PLF). 

Desde los inicios del proyecto, la compañía lidera uno de los nueve pilotos del proyecto para evaluar y demostrar el uso de tecnologías aplicadas a la agricultura y ganadería de precisión, enfocándose en el desarrollo de servicios climáticos para la toma de decisiones sobre la gestión de explotaciones de frutales por parte de los agricultores.

A finales de enero se celebró un workshop, organizado por la plataforma europea HiPEAC, en el que se presentó la primera versión prototipo de la plataforma CYBELE. Esta versión recoge los resultados de los desarrollos de los primeros 2 años para el proyecto, que combinan hardware y software HPC, Big-Data y Cloud para ejecuciones de análisis de datos escalables.

Por parte de GMV, se dieron a conocer los retos en las pruebas de agricultura de precisión y la ganadería en términos de tratamiento de datos, así como las soluciones y optimizaciones en la implementación de análisis de datos de producción a escala real a través del marco proporcionado por la plataforma CYBELE.

En el marco de estas pruebas piloto, GMV ha logrado grandes avances en la conceptualización y exploración de métodos basados en machine learning (ML) para el pronóstico de heladas o granizos. Estas pruebas se han realizado en dos zonas de la Comunidad Valenciana.

Debido a la complejidad que supone pronosticar eventos meteorológicos extremos, las pruebas se dividieron en tres bloques: uno dedicado al pronóstico del granizo, otro al pronóstico de las heladas y el último dedicado a la fenología de cada tipo de fruta.

El trabajo desarrollado por la compañía en este piloto se apoya en datos del Meteorological Archival and Retrieval System del European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) y la Agencia Española de Meteorología (AEMET).