La agricultura de precisión, las nuevas tecnologías en la agricultura, promueven el uso de sensores que permitan la adquisición, el procesamiento y la conversión de datos georreferenciados en información útil para la toma de decisiones. La UE tiene como objetivo conseguir un uso sostenible de los pesticidas mediante la reducción de su impacto sobre la salud humana y el medio ambiente a través de propuestas alternativas no químicas.
El objetivo del proyecto es diseñar y construir un prototipo preindustrial con desarrollo de algoritmos basado en modelos hiperespectrales y de aprendizaje automático (machine learning) para adaptar el algoritmo de reconocimiento a otros insectos miniatura que afectan a los cultivos de frutales (cítricos), como por ejemplo, los piojos rojos de California (Aonidiella aurantii), la plaga más dañina de los cítricos.
El nuevo sistema permitirá obtener imágenes de trampas georreferenciadas y proporcionar recuentos automáticos del desarrollo de plagas casi en tiempo real. El sistema discriminará el tipo de insecto asociado a la plaga basándose en sus propiedades. Este sistema permitirá al agricultor obtener el máximo rendimiento ante plagas que impliquen insectos miniatura con la máxima protección y residuo "cero".
Este proyecto cuenta con el apoyo de empresas y clústers del sector agrícola, y ha sido cofinanciado por la Unión Europea a través del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) y cuenta con el apoyo de la Secretaría de Universidades e Investigación del Departamento de Empresa y Conocimiento de la Generalitat de Catalunya.