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Cooperativa Agr铆cola San Isidro (CASI). Ya est谩 maduro el uso de IoT para la distribuci贸n de frutas y hortalizas

La solución IoT de Vodafone ha permitido a la cooperativa agrícola líder en venta de tomates de Europa reducir los tiempos de localización de pedidos, ser más eficientes y evitar errores al clasificar y distribuir la mercancía.
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Aplicaci贸n de fitosanitarios con UAV en tiempo real

Cada vez es más frecuente el uso de UAV (Unmanned Aerial Vehicle-drones) para la aplicación de fitosanitarios sobre cultivos. Hoy en día, sin embargo, se requieren dos vuelos para llevarlo a cabo: uno para realizar el diagnóstico del cultivo, y otro vuelo para la aplicación de fitosanitarios contra la enfermedad detectada. Estos drones suelen llevar cámaras multiespectrales y sensores que generan imágenes que servidores externos usarán para la generación de los mapas de prescripción correspondientes, los cuales indicarán la zona de cultivo a tratar y la cantidad exacta de fitosanitarios a aplicar.

La actual tecnología no permite la comunicación en tiempo real, entre el dron y estos servidores externos, para el envío de estas imágenes en alta definición, ni la recepción de los mapas de prescripción, debido a la limitación de ancho de banda y valores elevados de latencia. Además, el dron recibe una corrección de coordenadas de posicionamiento cada 5 metros de avance en horizontal. Una menor latencia permitiría que esta corrección se recibiera con una frecuencia mucho mayor, por lo que el dron avanzaría en horizontal con un posicionamiento mucho más preciso.

El reto que afrontamos es incorporar la tecnología 5G al dron para que la diagnosis del cultivo y aplicación óptima de fitosanitarios pueda realizarse en un único vuelo y en tiempo real.
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Agricultura de precisi贸n 5G

La mecanización del proceso de recolección de fruta es una de las tendencias en el sector agrícola en los últimos años. Ahora se puede cosechar hasta el 80% de las frutas de los árboles gracias a máquinas vibradoras, que mueven el tronco y hacen caer la fruta, y brazos automáticos, que recolectan la fruta directamente del árbol pieza a pieza. Sin embargo, aún queda un inconveniente: su bajo rendimiento.
El reto es aumentar la productividad del proceso dotando de inteligencia a los brazos automáticos, para que en tiempo real decidan si deben recolectar el fruto o aún no. Es decir, necesitamos una tecnología que permita realizar un procesamiento en tiempo real de las imágenes capturadas por las cámaras del brazo para la toma de decisión óptima.
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