Grupo Operativo SMARTOLIVAR360: Modelado Predictivo de Rendimiento del sector del Olivar mediante Inteligencia Aumentada

Modelo predictivo de rendimiento del olivar desarrollado y entrenado con datos reales (productividad, clima, suelo, manejo) capaz de predecir la producción de aceituna y aceite por parcela con un error bajo en pruebas de validación. Este modelo incorporará algoritmos avanzados (ej. redes neuronales) y estará ajustado a distintas tipologías de olivar (secano, regadío, variedad, marco de plantación). Este resultado tiene la intención de cerrar las brechas que persisten en la innovación actual aplicada al olivar. Las soluciones existentes se han centrado en la predicción (qué va a ocurrir), pero adolecen de generar recomendaciones agronómicas personalizadas sobre qué hacer al respecto.

Módulo de recomendaciones agronómicas prescriptivas integrado al modelo, que traduce las predicciones en consejos de manejo específicos (riego, fertilización, tratamientos fitosanitarios, poda) para cada explotación. Las recomendaciones se basarán en reglas de decisión y machine learning, sugiriendo acciones concretas (por ejemplo, ajustar el riego en base a la previsión meteorológica o adelantar la recolección en determinadas fincas) con el fin de mejorar la productividad o calidad prevista. La propuesta da un salto cualitativo desde la predicción pasiva de datos hacia la acción proactiva. Las herramientas actuales pueden predecir cosechas o riesgos (plagas, clima adverso), pero no indican “qué hacer” a continuación. SmartOlivar360 cierra esta brecha al generar, de forma automática y científica, orientaciones agronómicas personalizadas (relativas a riego, fertilización, poda, manejo de plagas, etc.) para mejorar el rendimiento. Ninguna solución de IA aplicada al olivar ofrece hoy este paso adicional de prescripción, lo que convierte a SmartOlivar360 en un proyecto pionero en traducir los datos en decisiones prácticas para el agricultor.

Aplicación móvil “SmartOlivar360” desarrollada, con interfaz intuitiva y multilenguaje, que permita al agricultor consultar las predicciones de cosecha de sus parcelas y recibir alertas y recomendaciones en tiempo real. La app contará elementos visuales sencillos (indicadores tipo semáforo, calendarios de tareas sugeridas, mapas básicos), asegurando su uso incluso por usuarios con baja experiencia digital. El proyecto pone énfasis en una experiencia de usuario sencilla e intuitiva. La aplicación y sus interfaces se desarrollarán bajo principios de diseño centrado en el usuario rural, validando prototipos con agricultores reales para asegurar que desde el primer día la herramienta resulte comprensible y útil en campo. La información y alertas se presentarán de forma clara y práctica

Sistema de mensajería agronómica (chatbot multicanal) implementado, operando vía WhatsApp/SMS para usuarios que no utilicen smartphones avanzados. Este chatbot enviará avisos personalizados (ej. riesgo alto de plaga en la zona con recomendaciones de tratamiento) y responderá consultas frecuentes de las y los agricultores (preguntas tipo: “¿Cuándo debo regar esta semana?” con respuesta basada en datos de humedad y previsión de lluvia). De este modo, se amplía la accesibilidad de la innovación a cualquier teléfono móvil, superando la brecha de conectividad. El sistema podrá utilizar canales tradicionales (como mensajes SMS o WhatsApp) y empleará dispositivos asequibles plug&play. Esta orientación permite que cualquier olivicultor, incluso en entornos rurales remotos o con recursos limitados, pueda beneficiarse de la herramienta sin obstáculos tecnológicos o económicos.

Kit de sensores agro-climáticos de bajo coste integrados, que se puedan conectar plug&play a la plataforma. Incluye prototipos de sensores inalámbricos (alimentados por energía solar o baterías de larga duración) para medir parámetros críticos en campo (humedad del suelo, temperatura ambiente, estado nutritivo del árbol mediante sensores foliares simples). Los sensores se sincronizarán automáticamente con la app (vía Bluetooth o redes de área amplia LPWAN) y sus datos en tiempo real alimentarán el modelo predictivo, aumentando la precisión local de las predicciones y recomendaciones. Este resultado permitirá ofrecer un escalado modular de la solución: desde agricultores que usen solo datos satelitales y promedio, hasta quienes incorporen sensores para recomendaciones personalizadas en sus fincas.

Validación piloto del sistema IA en explotaciones reales de olivar. Se generarán informes de resultados que demuestren las mejoras obtenidas (por ejemplo, un X% de aumento en la precisión de la previsión de cosecha respecto a métodos tradicionales, o reducciones de insumos del Y% gracias a las recomendaciones), verificando la eficacia del modelo y afinando sus parámetros con la retroalimentación de cada campaña. Desde su concepción, el proyecto tiene una vocación de escalabilidad y de impacto amplio en el sector oleícola. La solución se basará en recursos disponibles en toda España, de modo que podrá replicarse fácilmente más allá de la región piloto de Andalucía hacia otras comunidades olivareras.

Programa de capacitación y pilotos demostrativos realizado con la participación de cooperativas olivareras y asociaciones locales. Al menos 100 agricultores de diferentes perfiles probarán la plataforma en fase piloto, recibiendo formación práctica para interpretar las predicciones y aplicar las recomendaciones. Se recogerán sus sugerencias para mejorar la usabilidad. Este resultado busca garantizar la adopción real de la tecnología, formando a los usuarios finales y generando confianza en la herramienta a través de casos de éxito locales.

Programación del plan de actuaciones de difusión. Es el conjunto de actividades que componen la estrategia global de difusión del grupo operativo. Esta estrategia engloba la elaboración del manual de identidad corporativa, la web, las notas de prensa, los artículos de divulgación de resultados, o el resto de actividades de comunicación con las jornadas de difusión. Este trabajo se llevará a cabo a nivel nacional, ya que entendemos que la valorización del sector oleícola debe abarcar el conjunto del territorio. Todo ello sin olvidar la importancia de realizar jornadas en las principales zonas donde se ubican las explotaciones olivareras. En concreto se harán actividades en Madrid, Andalucía, Aragón y Castilla la Mancha

La elaboración de materiales audiovisuales constituye una parte importante de cara a la divulgación del proyecto y sus resultados y hoy en día es uno de los medios con gran aceptación por el público en general. El material audiovisual generado en este resultado presenta un formato ideal para añadir contenido a la web corporativa del proyecto (y los socios también podrán incluirlo en sus distintas webs), así como el las RRSS de todos los beneficiarios del GO. Para lograr la máxima difusión de los contenidos, nos apoyaremos en paid media, lo que permitirá potenciar nuestra capacidad de llegar a una mayor cantidad de público.

Evaluación del alcance de las actividades de difusión que pretenden ofrecer datos concretos sobre el verdadero impacto de las actuaciones de comunicación. El alcance es de ámbito nacional, puesto que estos informes van destinados a las administraciones evaluadoras de la ejecución de las actividades del proyecto. La disponibilidad en la web corporativa supone también su consulta a disposición de todo el territorio nacional. La información se alojará en la web para que puedan estar a disposición de quien quiera consultarla. Las fuentes de verificación (KPI) serán: Informes KPI, publicaciones digitales (nº de destinatarios), web (nº de visitas y usuarios), seminarios (nº asistentes, fotografías), informes de impacto