La Universidad de Murcia (UMU) ha presentado los resultados de la primera fase de la Cátedra Osiris, una iniciativa que desarrolla tecnologías de digitalización e inteligencia artificial para mejorar la eficiencia del sector agroalimentario. El proyecto trabaja en soluciones como la detección temprana de plagas, el riego inteligente y los gemelos digitales de invernaderos, con el objetivo de optimizar la producción y el uso de los recursos agrícolas.
La presentación ha tenido lugar en las instalaciones del SACE, que albergan un laboratorio de experimentación dedicado a la digitalización agrícola. En la jornada han participado la secretaria de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, María González Veracruz; el rector de la Universidad de Murcia, Samuel Baixauli Soler; y el vicerrector de Investigación y Transferencia, Christian de la Fe Rodríguez.
También han asistido investigadores de la UMU, encabezados por los profesores Antonio Skármeta Gómez y Miguel Ángel Zamora Izquierdo, así como José Trigueros Pacheco, en representación de Odin Solutions, empresa que participa en la cofinanciación de la cátedra.
Inteligencia artificial para detectar plagas y optimizar el riego
Durante el encuentro se han presentado distintas líneas de investigación centradas en aplicar la inteligencia artificial y la digitalización a la agricultura. Entre ellas figuran el desarrollo y uso de nuevos sensores agrícolas, la monitorización inteligente de cultivos y la detección de plagas, además de un gemelo digital para invernaderos y sistemas de procesamiento inteligente distribuido destinados a mejorar el riego.
La jornada ha concluido con una visita al invernadero inteligente, que funciona como demostrador de estas tecnologías. En este espacio se experimenta con herramientas capaces de analizar datos en tiempo real para optimizar las condiciones de producción agrícola.
Tras completar esta primera etapa, la Cátedra Osiris inicia una segunda fase centrada en la transferencia tecnológica y en la aplicación práctica de los resultados de investigación, en colaboración con Odin Solutions.
Entre las soluciones previstas se encuentran los sistemas de control climático y riego inteligente desarrollados mediante Perséfone, herramientas basadas en inteligencia artificial para la monitorización y detección temprana de plagas y tecnologías de agricultura de precisión que combinan imágenes satelitales, sensores y modelos predictivos.
Estas aplicaciones buscan optimizar el consumo de agua, mejorar la toma de decisiones agronómicas y favorecer una gestión más eficiente de los recursos agrícolas.
La Cátedra Osiris, una alianza entre universidad y empresa
La Cátedra Osiris forma parte de las veinte cátedras público-privadas promovidas por el Gobierno de España en el marco de la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial. El conjunto de estas iniciativas cuenta con una aportación de 16 millones de euros de la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, con financiación procedente de los fondos europeos NextGenerationEU.
Impulsada por la Universidad de Murcia en colaboración con la empresa tecnológica Odin Solutions, la cátedra pretende reforzar la transferencia de conocimiento entre la universidad y el tejido empresarial. Su objetivo es desarrollar soluciones innovadoras para uno de los sectores económicos más relevantes de la Región de Murcia y del conjunto de España.
La iniciativa OSIRIS está relacionada, además, con otros proyectos impulsados en la Región de Murcia con el apoyo de la Secretaría de Estado y la participación de la Universidad de Murcia. Entre ellos figuran el centro de chips ciberseguros de Quantix y el espacio de datos NEREIDAS, vinculado al Mar Menor.
Estas iniciativas comparten el propósito de transformar el conocimiento científico en oportunidades para las empresas, impulsando la innovación, la competitividad y la generación de empleo mediante la colaboración entre administraciones, universidades y sector productivo.
Con proyectos como Osiris, la Universidad de Murcia refuerza su apuesta por la investigación aplicada y la transferencia tecnológica, con el objetivo de que los avances científicos se traduzcan en soluciones prácticas para el sector agrícola y contribuyan a mejorar su eficiencia y sostenibilidad.
