Agro    SOSTENIBILIDAD

Tecnología universitaria española para reducir el desperdicio de alimentos

El proyecto BinSight de la Universidad de Cantabria es uno de los tres finalistas del Atos IT Challenge, un concurso internacional en el que participan una veintena de equipos de todo el mundo

05 JUN. 2019
4 minutos

El proyecto BinSight, presentado por la Universidad de Cantabria, es uno de los tres finalistas del  Atos IT Challenge, un concurso internacional de tecnología universitaria, en el que participan 20 equipos de todo el mundo. En su octava edición,  la competición pone su foco en la aplicación de la inteligencia artificial y el machine learning en el desarrollo sostenible.

El proyecto español, BinSight, propone una solución innovadora para reducir el desperdicio de alimentos y hacer inteligentes las cadenas de suministro.  Su desarrollo combina un prototipo de IoT (Internet de las Cosas) con múltiples sensores, una infraestructura en la nube, algoritmos de aprendizaje automático y un panel web. BinSight ofrece diferentes servicios basados en la nube adaptados a las necesidades de las empresas que participan en la cadena de suministro de alimentos, como las empresas de restauración, los gobiernos, las entidades sociales y las empresas de compost.

Otros proyectos

“Farmero” es el nombre del proyecto presentado por un equipo de la Universidad Técnica de Berlín (Alemania). Se trata de una aplicación innovadora y de fácil uso creada para pequeñas explotaciones agrícolas que utiliza algoritmos para detectar enfermedades en los cultivos a partir de imágenes en infrarrojos proporcionadas por la Agencia Espacial Europea (programa Copernicus). El sistema ayudará a  los agricultores a reducir al mínimo la cantidad de fertilizantes y plaguicidas que necesitan, gracias a una evaluación precisa de las amenazas para cada área en el campo.

El tercer proyecto finalista es "Weego", presentado por Escuela Politécnica de Dakar (Senegal). Weego es una aplicación predictiva de localización de autobuses que se basa en datos crowdsourced y las técnicas de Maching Learning para facilitar a sus usuarios la localización exacta de autobuses y los tiempos de viaje sin necesidad de disponer de una infraestructura automática de localización de vehículos. Weego mejora el servicio de transporte público especialmente en los países en desarrollo, donde las infraestructuras de localización de autobuses son raras, y el tráfico es difícil de predecir.

La decisión del Jurado se dará a conocer el próximo 2 de julio en una ceremonia en París. El equipo ganador y los dos finalistas recibirán cada uno premios en efectivo de 10.000, 5.000 y 3.000 € respectivamente, como ayuda para llevar su aplicación al mercado, así como el apoyo de los equipos de Atos. Además, todos los participantes en el Desafío de TI están invitados a solicitar un periodo de prácticas en Atos.

Sophie Proust, Oficial Jefe de Tecnología de Atos, ha destacado "la gran diversidad y el excelente nivel de todos los casos de uso presentados. Los estudiantes han encontrado increíbles y muy creativas formas de utilizar las tecnologías IoT, Machine Learning y Cloud para desarrollar soluciones que apoyan el desarrollo sostenible con un enfoque ágil e incremental.".