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TECH

Toda nuestra tecnología a tu servicio

¿Qué nos hace diferentes?

Trabajamos con la tecnología más disruptiva para ponerla al alcance de todos.

Gracias a ella, seremos capaces de incrementar la eficiencia de los proyectos de forma sostenible, minimizando el impacto ambiental y generando soluciones adecuadas para cada lugar de manera que preserven sus recursos naturales y generen una nueva actividad económica para sus habitantes.

¿Cómo lo hacemos?

Captación de datos

Gracias a los sensores y satélites con los que trabajamos, obtenemos la información necesaria en tiempo real para la correcta monitorización del cultivo. De este modo, generamos cultivos sostenibles y eficientes y nos adelantamos a los posibles cambios externos que afecten nuestros proyectos.

Machine Learning

INSIGHT es nuestro algoritmo de Inteligencia Artificial que nos permite conocer los proyectos más adecuados para una persona o territorio, así como optimizar la producción de los cultivos, haciéndolos más eficientes y manteniendo los recursos naturales de la zona.

Robótica

Creamos nuevos sistemas autónomos capaces de reducir el esfuerzo físico y mejorar los procesos asociados a la actividad agrícola. De este modo, el agricultor sólo debe preocuparse por la calidad del producto y garantizando el éxito de su proyecto agrónomo.

Proyectos tecnológicos

Con la democratización de la tecnología más disruptiva como objetivo, desarrollamos nuestros propios proyectos tecnológicos que ponemos al alcance de las personas o agentes que participan en nuestras iniciativas.

S-EAGER

S-EAGER (Saffron sensoring for Efficient And hiGh pErformance cRops) nace de la necesidad de dar las máximas garantías en los procesos que atañen a nuestro primer proyecto Azafrán del Oasis.

De este modo, resumimos nuestro proyecto según las soluciones que ofrece:

Inteligencia Agraria:
Gracias a la instalación de sensores en las plantaciones de azafrán convertimos un cultivo tradicional en un cultivo inteligente. De este modo, obtenemos datos agrícolas y biológicos sobre el producto y la tierra de cultivo, así como los agentes involucrados en todo el proceso agrícola.

Almacenamiento de la información:
Hemos desarrollado un motor que recopila todos estos datos automáticamente.

Conocimiento adquirido: 
Gracias a la obtención de los datos generamos un modelo «independiente de la región». Por tanto, podemos estudiar a fondo nuevas tierras candidatas a ampliar la plantación de Azafrán y nuestras técnicas de Machine Learning determinarán si la tierra candidata es adecuada para el azafrán o no, evitando así pérdidas económicas importantes para los agricultores locales.

Aumento de la eficiencia:
Además, los campos inteligentes nos permiten optimizar las técnicas utilizadas en la actualidad respetando los aspectos tradicionales de la misma.