Firma GMV prezentuje przykłady wspierania transformacji cyfrowej w sektorze rolniczym za pomocą sztucznej inteligencji na targach Fruit Attraction

W ramach wydarzenia Fruit Attraction firma GMV wzięła aktywny udział w dyskusji panelowej, zorganizowanej przez stowarzyszenie AMETIC pod hasłem „Sztuczna inteligencja w służbie zrównoważonego sektora rolno-spożywczego”. Spotkanie to było kluczowym kamieniem milowym w prowadzonych badaniach nad sposobem, w jaki innowacje technologiczne, zwłaszcza sztuczna inteligencja (AI), mogą zrewolucjonizować cały łańcuch wartości sektora rolno-spożywczego w bardziej zrównoważonym i wydajnym kierunku.

Almudena Nieto de Castro, dyrektor ds. rozwoju biznesu w sektorze przemysłowym GMV, położyła nacisk na kluczowe znaczenie finansowania i dotacji w usprawnianiu procesu cyfryzacji w tym strategicznym dla Hiszpanii sektorze. Istotnym przykładem tej synergii jest projekt AgrarIA, prowadzony przez firmę GMV i finansowany w ramach Programu Misje badawczo-rozwojowe w zakresie Sztucznej Inteligencji hiszpańskiego Sekretariatu Stanu ds. Cyfryzacji i Sztucznej inteligencji (SEDIA), działającego w ramach Ministerstwa ds. gospodarczych i transformacji cyfrowej i korzystającego ze środków Planu Odbudowy, Odporności i Transformacji. Projekt ten ucieleśnia wizję firmy GMV, zakładającą wykorzystanie sztucznej inteligencji jako swoistego katalizatora poprawiającego produktywność, zrównoważony rozwój i konkurencyjność w sektorze rolnictwa i żywności.

Za pośrednictwem inicjatywy AgrarIA firma GMV pracuje nad opracowaniem najnowocześniejszych rozwiązań, które pozwolą na bardziej efektywne zarządzanie zasobami rolnymi i podejmowanie bardziej świadomych decyzji. Zapewnione przez SEDIA finansowanie stanowi podstawowe wsparcie, które zwiększa zdolność wszystkich zaangażowanych w projekt partnerów do wprowadzania innowacji i prowadzenia pionierskich badań w tej dziedzinie. Te przypadki użycia obejmują między innymi zarządzanie obrazami satelitarnymi w celu obliczania wydajności upraw, zastosowanie obliczeń kwantowych do zarządzania obrazami satelitarnymi w celu przewidywania plonów poprzez uczenie maszynowe, autonomiczną robotykę wykorzystywaną do celów optymalizacji produkcji rolnej, rozwój biopestycydów i ich rozprowadzanie za pomocą dronów, precyzyjne pozycjonowanie oraz wykorzystanie wizji maszynowej do rozpoznawania i sortowania produktów w supermarketach.