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FOLIVE 2022, que se celebrará a través de una plataforma sencilla, ofrece una completa agenda de ponencias y mesas redondas. Tres días dedicados a la sostenibilidad, innovación, digitalización y soluciones para la industria del aceite de oliva de la mano de un elenco de partners y empresas participantes de primer nivel.
El congreso se celebrará de nueve de la mañana a tres de la tarde y contará con la participación de Ana Díaz Pérez, subdirectora general de Calidad y Sostenibilidad Alimentaria del Ministerio de Agricultura Pesca, y Alimentación que presentará la Norma de Calidad y habrá compañías referentes en la industria como Alfa Laval, S4G, Tetra Pak, Todolivo, Sugimat, Padillo, Alltech, Yara y Solex.
Cada una de las empresas participantes aportarán su conocimiento y novedades a la industria desde distintas perspectivas a través de sus ponencias.
Las mesas redondas moderadas por CTAEX (Centro Tecnológico Agroalimentario de Extremadura) y otros profesionales del sector que girarán en torno a la Cosecha Temprana, Sostenibilidad en la cadena de valor del aceite de oliva y Economía circular y valoración de residuos, respectivamente.
En la agenda de #FOLIVE2022 hay un espacio reservado para las dos empresas ganadoras del concurso FOLIVE INNOVA donde tendrán la oportunidad de exponer sus respectivos proyectos.
En este contexto surge OLIVITECH, con el objetivo de desarrollar un sistema de alerta que combine datos del olivo con la presencia de patógenos, la sintomatología, y la meteorología de cada parcela. Un consorcio multidisciplinar para un enfoque integralPara llevar a cabo esta iniciativa, se ha creado un equipo multidisciplinar coordinado por la Fundación Empresa Universidad Gallega (FEUGA), en el que participan Monet Tecnología e Innovación S.L., Aceites Abril S.L., Oleand Manzanilla Olive S.Coop.And, Deoleo Global, el Grupo de Investigación en Sistemas Agroambientais (GISA) de la Universidad de Vigo, y el Grupo de Investigación Botánica Sistemática y Aplicada de la Universidad de Córdoba.Fases del proyectoLa primera fase del proyecto se centrará en la validación de técnicas de recogida de datos automáticos y la toma de datos sobre la sensibilidad del olivo, la concentración de esporas, la sintomatología de las enfermedades, y la meteorología.