LLEIDA, 19 Ene. (EUROPA PRESS) -
La Federació de Cooperatives Agrries de Catalunya (Fcac) ha firmado un acuerdo con la Universitat de Lleida (UdL) con una inversión de 110.000 euros para el procesamiento inteligente de datos del sector agroalimentario que inciden en los sistemas productivos de las cooperativas, según ha informado este martes en un comunicado.
La contratación de la UdL aportará "conocimiento en el tratamiento de datos", estadística y sistemas de identificación geográfica y supone una inversión de 95.000 euros en dos años, que se suman a los cerca de 15.000 euros que ya se habían destinado durante las fases previas.
El presidente de la Fcac, Ramon Sarroca, ha explicado que el objetivo es disponer de un modelo predictivo inteligente que facilite la adopción de decisiones estratégicas para productores y cooperativas, aplicando métodos innovadores Big Data y considerando diferentes escenarios.
"De este modo, podríamos hacer una prospectiva a nivel económico, social y medioambiental tanto de los socios como de las cooperativas con el fin de generar nuevos modelos de negocio al tiempo que incidimos en la sostenibilidad del sistema", ha añadido Sarroca.
El proyecto trabaja a partir de la información de los socios de cooperativas agrarias de la Declaración Única Agraria (DUN), que presentan obligatoriamente cada año los agricultores y ganaderos de Catalunya y que refleja la situación de las explotaciones en el momento, y Fcac gestiona la tramitación de aproximadamente 14.000 DUNs anuales.
MÁS DE UN MILLÓN DE DATOS POR AÑO
En concreto, el proyecto hará el tratamiento de más de un millón de datos por año que aportan información sobre las explotaciones, superficies declaradas de cada cultivo, pirámides de edad, sistemas de riego, diferentes registros --entre otros, vitivinícola, plantaciones frutales, titularidad compartida y registro general de la producción agrícola-- y solicitud de diferentes tipos de ayudas.
El análisis combinará la estadística con técnicas de aprendizaje automático en una plataforma que integrará los datos actuales y una perspectiva histórica de las seis últimas campañas: como resultado, se obtendrán informes comparativos entre la cooperativa y diferentes sectores productivos.
