Grupo Operativo PREVID: Digitalización avanzada y predicción agronómica en uva de mesa mediante robótica cuadrúpeda, visión artificial e inteligencia artificial

PreVid responde a una necesidad estratégica del sector: digitalizar, automatizar y objetivar procesos críticos de gestión agronómica y comercial en un sistema productivo de alto valor como el parral.La división del proyecto en cuatro objetivos específicos permite un desarrollo estructurado y progresivo del sistema. Se han identificado una serie de resultados esperados para los usuarios finales: mejora sustancial en la objetividad y precisión del conteo de racimos y la estimación de producción; disminución de los costes asociados al muestreo manual y al personal técnico de campo; optimización del manejo agronómico mediante decisiones basadas en datos predictivos; mejora en la planificación logística y comercial, especialmente en campañas de exportación; acceso a una herramienta escalable, con posibilidad de replicación en otras estructuras de viñedo o cultivos similares; generación de conocimiento sobre variabilidad intra-parcela, factores limitantes del vigor y predicción fenológica, con valor estratégico para la digitalización del cultivo.

Resultado 1. Prototipo inicial del robot cuadrúpedo adaptado a parral. Actividad 1. Definición de requisitos agronómicos, técnicos y entorno operativo (AGERPIX, TECNOVA, MOYCA, CODESIAN); Desarrollar y validar una solución robótica terrestre autónoma equipada con las cámaras OnFRUIT de Agerpix, para el conteo de racimos de uva, evaluación del vigor, estimación de la calidad y predicción del estado productivo en viñedos en parral, mejorando así la eficiencia en la gestión agronómica, previsión de cosechas y clasificación para exportación. En esta fase inicial, se recogerán las necesidades agronómicas, técnicas y operativas específicas para la viticultura de uva de mesa en parral al aire libre. Se definirán los requisitos del robot en cuanto a desplazamiento y autonomía, los sistemas de visión artificial y sensores necesarios, así como los escenarios de trabajo y condiciones ambientales que deberá soportar la solución robótica. Esto permitirá establecer una base común de trabajo para el posterior diseño, desarrollo y validación del sistema.

Resultado 1. Prototipo inicial del robot cuadrúpedo adaptado a parral. Actividad 2 Diseño y adaptación del robot cuadrúpedo a condiciones de viñedo en parral (AGERPIX, TECNOVA, MOYCA). En esta fase se realizará el diseño técnico y la adaptación del robot cuadrúpedo terrestre para su desplazamiento y operación autónoma en viñedos en parral al aire libre. Se atenderá a las especificaciones definidas en la Actividad 1, adaptando la estructura y los sistemas de movilidad, autonomía energética y comunicaciones para operar en terrenos agrícolas con irregularidades, inclinaciones, raíces y bajo exposición ambiental. Además, se definirán y validarán los soportes y emplazamientos de las cámaras cenitales y sensores embarcados que garanticen su correcto funcionamiento en condiciones variables de iluminación.

Resultado 1. Prototipo inicial del robot cuadrúpedo adaptado a parral. Actividad 3. Desarrollo de la comunicación y autonomía del robot de navegación en campo. (TECNOVA) En esta actividad, se abordará el desarrollo e implementación de los sistemas de navegación autónoma y comunicaciones en tiempo real del robot cuadrúpedo para su posterior despliegue en campo. Tecnova será responsable de adaptar y configurar los sistemas de control autónomo, comunicaciones seguras y monitorización remota, permitiendo al robot desplazarse de manera fiable entre las hileras de parral, esquivar obstáculos y mantener conexión estable con la plataforma de gestión de datos y control de operaciones. Esta actividad es clave para garantizar la operatividad continua del sistema en entornos agrícolas reales, con cobertura variable y condiciones ambientales cambiantes.

Resultado 2. Prototipo funcional con sensores y visión artificial integrados Actividad 1. Integración de cámaras y sensores agronómicos en el robot (AGERPIX, TECNOVA, MOYCA) El objetivo de esta actividad es integrar de forma funcional y operativa los sistemas de visión artificial y sensores agronómicos en el robot cuadrúpedo adaptado, asegurando su correcto funcionamiento y sincronización con los sistemas de navegación y comunicaciones. Se definirán las ubicaciones óptimas de cámaras cenitales y sensores, se adaptarán los soportes y se establecerán las conexiones de datos y alimentación. Se realizarán las primeras pruebas de funcionamiento conjunto en entorno simulado. Se obtendrán datos de sensores de la finca para validar el correcto funcionamiento en las condiciones reales de la parcela.

Resultado 2. Prototipo funcional con sensores y visión artificial integrados. Actividad 2 Desarrollo de algoritmos de visión artificial para el conteo, tamaño de racimo y vigor vegetativo. (AGERPIX, CODESIAN). Esta actividad busca desarrollar e implementar los algoritmos de visión artificial capaces de detectar, contar y estimar el tamaño de racimos de uva en parral, así como de evaluar el vigor vegetativo de las plantas a partir de imágenes captadas por las cámaras cenitales integradas en el robot. Los algoritmos deberán ser robustos ante condiciones variables de iluminación, inclinación de racimos y heterogeneidad agronómica.

Resultado 3. Plataforma AiCrop operativa con datos integrados desde el sistema robótico. Actividad 1. Desarrollo de rutinas autónomas de navegación adaptativa según condiciones de terreno y estructura de cultivo para AiCrop. (TECNOVA, CODESIAN). Esta actividad tiene como objetivo desarrollar e implementar rutinas de navegación autónoma adaptativa para el robot cuadrúpedo, capaces de modificar su comportamiento de desplazamiento según las condiciones del terreno (suelo duro, irregularidades, raíces, inclinaciones) y las estructuras de cultivo en parral. Estas rutinas se integrarán en AiCrop para su parametrización remota, recogida de incidencias de navegación y optimización de rutas en finca.

Resultado 3. Plataforma AiCrop operativa con datos integrados desde el sistema robótico. Actividad 2. Integración de datos en AiCrop y desarrollo de modelos predictivos (CODESIAN, MOYCA). Se busca integrar todos los datos recogidos por el robot (conteo de racimos, estimación de tamaño, vigor vegetativo, condiciones climáticas y de suelo, incidencias de navegación, etc.) en la plataforma AiCrop, y desarrollar modelos predictivos de cosecha y calidad exportable, así como mapas de vigor de las parcelas de viñedo en parral. Esta actividad permitirá transformar los datos brutos en información de valor para la toma de decisiones agronómicas y comerciales.

Resultado 3. Plataforma AiCrop operativa con datos integrados desde el sistema robótico. Actividad 3. Generación de reglas de decisión y recomendaciones agronómicas basadas en IA. (CODESIAN, MOYCA, TECNOVA). Desarrollar e implementar un sistema de reglas de decisión y recomendaciones agronómicas, generadas a partir de los datos recogidos por el robot y procesados en AiCrop, que permita a los técnicos de finca optimizar la gestión del viñedo en parral. Estas recomendaciones se basarán en los modelos predictivos y en la interpretación automatizada de variables como vigor, conteo de racimos, predicción de cosecha y calidad exportable.

Resultado 4.Validación agronómica del sistema integrado en entorno operativo funcional. Actividad 1. Definición de escenarios de validación agronómica y planificación de campañas operativas (MOYCA, TECNOVA). Definir los escenarios reales en finca donde se validará la solución robótica, estableciendo las condiciones agronómicas, tipos de parcelas, calendarios de pruebas y procedimientos de evaluación. Además, planificar las campañas de validación en campo, garantizando una cobertura adecuada de las distintas condiciones de cultivo, estados fenológicos y situaciones operativas que puedan encontrarse en viñedos en parral.

Resultado 4.Validación agronómica del sistema integrado en entorno operativo funcional. Actividad 2. Diseño y despliegue del entorno de pruebas virtuales para verificación de integración de datos en AiCrop (TECNOVA, AGERPIX, CODESIAN). Desarrollar un entorno virtual simulado donde se puedan realizar pruebas controladas de integración de datos procedentes de las cámaras, sensores y del sistema de navegación del robot con la plataforma AiCrop. Este entorno permitirá validar previamente la conectividad, compatibilidad y comportamiento de los modelos predictivos y algoritmos de visión artificial sin necesidad de pruebas de campo, optimizando tiempos y depuración de errores.

Resultado 4.Validación agronómica del sistema integrado en entorno operativo funcional. Actividad 3. Validación del sistema en parcelas piloto de MOYCA. (MOYCA, TECNOVA, AGERPIX, CODESIAN). Verificar y validar en condiciones reales de campo el funcionamiento integrado del robot cuadrúpedo, los sistemas de visión artificial y sensores agronómicos, la comunicación en tiempo real y la plataforma AiCrop. La actividad permitirá evaluar la operatividad de los algoritmos de conteo, vigor y calidad, los modelos predictivos y las recomendaciones agronómicas basadas en IA, y ajustar posibles incidencias en condiciones de producción.

RD1: Plan de Divulgación. Comunicación interna eficaz. Act1.RD1: Diseño del plan de divulgación y comunicación: Se elaborará un plan estratégico que defina la identidad visual del proyecto, los mensajes clave, los públicos destinatarios, los canales de comunicación y las responsabilidades entre los miembros del GO. Este documento incluirá directrices para garantizar una comunicación homogénea en todas las fases del proyecto y alineada con los objetivos de visibilidad establecidos en la convocatoria. Además, se diseñarán materiales base como logotipo, plantillas, carteles, roll-ups y dípticos informativos.

RD1: Plan de Divulgación. Comunicación interna eficaz. Act2.RD1: Coordinación interna y seguimiento comunicativo: Se implementarán mecanismos para favorecer una comunicación interna eficaz entre los socios, a través de herramientas colaborativas digitales (Teams, Google Drive, etc.), reuniones periódicas y protocolos compartidos. Se establecerá un sistema de control y seguimiento de acciones de comunicación, que permitirá garantizar la trazabilidad de actividades y detectar posibles desviaciones para su corrección

RD2: Divulgación y transferencia de tecnología a través de participación en eventos y realización de jornadas propias del proyecto. Act1.RD2: Participación en eventos y ferias sectoriales: Los miembros del GO asistirán a ferias agroalimentarias, congresos especializados y foros de innovación para presentar los avances del proyecto mediante ponencias técnicas, stands y materiales informativos. Esta participación permitirá ampliar la red de contactos, validar enfoques con el sector y difundir el potencial del sistema desarrollado. Entre los eventos previstos se encuentran Fruit Attraction, FAME INNOWA, InfoAgro Exhibition o Semana de la Ciencia, entre otros.

RD2: Divulgación y transferencia de tecnología a través de participación en eventos y realización de jornadas propias del proyecto. Act2.RD2: Organización de jornadas propias de divulgación: Se organizarán al menos dos jornadas durante el proyecto (una intermedia y otra final), orientadas a productores, técnicos, estudiantes, plataformas de innovación y responsables de políticas. Las jornadas incluirán presentaciones técnicas, demostraciones en campo y mesas redondas para fomentar el diálogo entre actores clave del sector vitícola y tecnológico.

RD2: Divulgación y transferencia de tecnología a través de participación en eventos y realización de jornadas propias del proyecto. Act3.RD2: Cooperación con otros Grupos Operativos y stakeholders: Se impulsarán espacios de intercambio con otros GO nacionales e internacionales mediante encuentros de networking, webinars conjuntos y participación en jornadas de transferencia organizadas por redes como la RRN o plataformas regionales. Estas acciones permitirán compartir experiencias, alinear metodologías y favorecer la escalabilidad de los resultados

RD3:Divulgación del proyecto a través de actividades virtuales. Act1.RD3: Creación de la web oficial del proyecto: Se desarrollará una página web multilingüe (español/inglés) que recogerá los objetivos, participantes, actividades, avances y resultados del GO. Esta web actuará como repositorio documental y como herramienta de visibilidad y transparencia, con acceso a materiales descargables, noticias y secciones para públicos diferenciados.

RD3:Divulgación del proyecto a través de actividades virtuales. Act2.RD3: Actualización de web y redes sociales: Se habilitarán perfiles en redes sociales especializadas (LinkedIn, X/Twitter, YouTube) y se emitirán al menos tres boletines electrónicos a lo largo del proyecto: uno de lanzamiento, uno de avance intermedio y uno de cierre. Los contenidos se adaptarán a los diferentes públicos objetivo e incluirán noticias, casos de uso, testimonios de campo y próximos eventos.

RD3:Divulgación del proyecto a través de actividades virtuales. Act3 y Act4.RD3: Producción de contenidos audiovisuales (Boletines y Material audiovisual): Se elaborarán al menos tres vídeos que reflejen distintos momentos del proyecto (inicio, ejecución en campo, resultados finales). Estos recursos incluirán animaciones, entrevistas y grabaciones de jornadas, y se emplearán tanto en acciones presenciales como en la web y redes. Se complementarán con infografías interactivas, presentaciones y recursos visuales descargables.