La ética y la colaboración público-privada, dos elementos centrales, para seguir avanzando en los retos que la inteligencia artificial ofrece a diferentes sectores como la salud, la ciberseguridad, la robótica industrial o las smart cities, entre otros. Este fue el tema principal de la segunda Conexión AIHUB-Industria, un encuentro que organiza el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) para que empresas e investigadores del CSIC debatan, fomenten y consoliden la colaboración pública-privada en I+D+i en inteligencia artificial.

Con más de 80 asistentes, la Conexión AIHUB-Industria 2023 fue un espacio en el que tanto investigadores como empresas trabajaron y debatieron en torno a las oportunidades y potencialidades de la colaboración entre ciencia e industria. Esto se tradujo en un total de 20 presentaciones donde se expusieron casos de éxito de colaboraciones entre centros del CSIC y empresas como el proyecto AgrarIA.

Miguel Hormigo, Director del Sector Industria de GMV, impartió una presentación sobre los casos de uso que están investigando dentro del proyecto AgrarIA para que el sector agroalimentario español sea más tecnológico, innovador, sostenible y comprometido con la eficiencia energética y la disminución de la huella de carbono. En su intervención expuso algunas actividades que están realizado junto a otros socios como la gestión de imágenes por satélite para el cálculo de aforo de la cosecha o la computación cuántica aplicada a la gestión de imágenes para predecir el rendimiento de los cultivos agrícolas.

En este proyecto, GMV y CSIC están desarrollando una prueba piloto que usará la inteligencia artificial cuántica para predecir el rendimiento de los cultivos agrícolas procesando imágenes de satélites para formar un predictor sobre el rendimiento de los cultivos basado en aprendizaje automático cuántico (o QML, Quantum Machine Learning, en inglés). Para llevar a cabo esta prueba de concepto, se usará un conjunto de datos de imágenes satelitales públicas pre-procesado, se desarrollará un predictor basado en aprendizaje automático cuántico, y se realizará la evaluación e interpretación de resultados. Asimismo, también se ampliará el modelo de predicción incorporando otros datos: clima, imagen multi-espectral, datos de riesgo, etc.

AgrarIA involucra a 24 entidades entre grandes empresas, pymes y centros de investigación con el interés común de fortalecer la productividad del sector agroalimentario español a través la aplicación de la inteligencia artificial a la cadena de valor agrícola. El Proyecto AGRARIA: INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A LA CADENA DE VALOR DE LA PRODUCCIÓN AGRARIA 2050 (TSI-100114-2021-1), ha sido financiado por el Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública, mediante el Programa Misiones de I+D en Inteligencia Artificial 2021, en el marco de la Agenda España Digital 2025 y de la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial, con financiación europea a través del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia.