Ficha del Reto Innotransfer
Prioridad AVI del Reto
Título del reto
Necesidad a resolver
El sector del Caqui, ha experimentado en los últimos dos años un importante cambio en los costes de producción derivados principalmente por la necesidad del uso intensivo de productos fitosanitarios para hacer frente al importante crecimiento experimentado por las plagas del cotonet y la mosca blanca.
Las últimas estimaciones implican que de los productos recogidos y enviados a almacén, entre un 20 y un 25%, se deshecha principalmente debido a estas plagas. En esta estimación, no se incluye el producto que no se retira del campo.
Para hacer frente a esta situación, el sector está utilizando productos fitosanitarios en determinados momentos, pero sin tener un conocimiento concreto para cada parcela del momento óptimo de aplicación. Esto implica que los tratamientos no son tan efectivos como deberían serlo de aplicarse en el momento y las condiciones óptimas, y por otro lado, requiere de realizar más tratamientos de los necesarios y/o incrementar las mermas de producción.
Se conoce que la administración pública e incluso empresas privadas disponen de información en tiempo real del estado larvario de determinadas plagas por ubicaciones geográficas, y asimismo, se dispone de información en abierto de datos de clima y previsiones.
Si estos datos en abierto se dotaran de cierta inteligencia, cualquier agricultor o profesional del campo podría establecer el momento óptimo de tratamiento de sus parcelas concretas con la máxima eficacia y eficiencia.
La idea base de esta solución es integrar los datos en abiertos existentes tanto en el avance del ciclo larvario de plagas concretas por ubicación geográfica, así como cualquier otro dato que tenga una incidencia especial en la evolución de su ciclo y que sea crítico para determinar el momento del tratamiento (clima, satélite, redes de sensores, etc) para desarrollar una aplicación abierta, en la que sugiera para un determinado cultivo (en este caso el caqui) y una determinada parcela, e incluso un determinado producto fitosanitario, cuál es el momento óptimo de aplicación.
Requisitos de la solución
Identificación de fuentes de datos, bien en abierto, o bien susceptibles de que la administración pública los pueda facilitar en abierto, o incluso datos que asociaciones o empresas puedan poner en abierto, y que permitan identificar para un determinado cultivo/plaga/zona información real del avance del ciclo larvario. En este caso, cotonet y mosca blanca en caqui. A priori estas serían las variables clave:
• Estado del Ciclo larvario por zonas.
• Datos de clima y previsión climática.
Desarrollo de las métricas que permitan predecir el momento óptimo en la aplicación de un determinado producto (clase de fitosanitario), en función del avance previsible del ciclo larvario y clima por zonas geográficas.
Desarrollo de un aplicativo en el que, para un cultivo y zona, tipo de producto, indicara el momento óptimo de tratamiento, que pudiera funcionar tanto a modo de consulta en tiempo real, como en modo de alerta, es decir dando de alta un cultivo y una zona geográfica enviara unos días antes del momento óptimo de tratamiento, el día que previsiblemente más eficacia y eficiencia se obtendría.
Es posible que este tipo de aplicativo pudiera incorporar mucha más información, como un registro de producto y tratamiento, recomendaciones, e incluso que los propios fabricantes y distribuidores de producto sanitario incluyeran su conocimiento y recomendaciones en la misma.
Perfil del colaborador buscado
• Administración pública y centros de investigación dependientes de la misma que tengan la posibilidad o dispongan ya de datos de avance del ciclo larvario de determinadas plagas por zonas geográficas.
• Investigadores expertos en el conocimiento de los factores clave que rigen la evolución de las plagas del caqui, con conocimiento de los tratamientos fitosanitarios autorizados, y de la forma en la que las plagas reaccionan a dichos tratamientos.
• Investigadores o empresas especialistas en el desarrollo de modelos de predicción basados en datos, capaces de desarrollar un aplicativo como el descrito.
• Empresas, asociaciones o colectivos con intereses en aplicaciones relacionadas con el sector del campo que puedan añadir usos u otros datos a este desarrollo (poscosecha, fitosanitarios…).
Plazo deseado de la solución
