L'agricultura de precisió, noves tecnologies en l'agricultura, promou l'ús de sensors que permetin l'adquisició, el processament i la conversió de dades georeferenciades en informació útil per a la presa de decisions. La UE té com a objectiu aconseguir un ús sostenible dels pesticides mitjançant la reducció del seu impacte sobre la salut humana i el medi ambient a través de propostes alternatives no químiques.
L’objectiu del projecte és dissenyar i construir un prototip preindustrial amb desenvolupament d’algorismes basat en models hiperespectrals i d'aprenentatge automàtic (machine learning) per adaptar l'algorisme de reconeixement a altres insectes miniatura que afecten els cultius de fruiters (cítrics), com per exemple, els polls vermells de Califòrnia (Aonidiella Aurantii), la plaga més nociva dels cítrics.
El nou sistema permetrà obtenir imatges de trampes georeferenciades i proporcionar recomptes automàtics del desenvolupament de plagues gairebé en temps real. El sistema discriminarà el tipus d’insecte associat a la plaga a partir de les seves propietats. Aquest sistema permetrà a l’agricultor obtenir el màxim rendiment davant de plagues que impliquin insectes miniatura amb la màxima protecció i residu “zero”.
Aquest projecte compta amb el suport d’empreses i clústeres del sector agrícola, i ha estat cofinançat per la Unió Europea a través del Fons Europeu de Desenvolupament Regional (FEDER) i compta amb el suport de la Secretaria d’Universitats i Recerca del Departament d’Empresa i Coneixement de la Generalitat de Catalunya.