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En marcha la convocatoria de ayudas del proyecto DIVA

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Foto:CTA

El pasado 27 de noviembre, durante la celebración del Farming Day de Datagri 2018, la Corporación Tecnológica de Andalucía (CTA) presentó la convocatoria de ayudas del proyecto DIVA, que proporcionará financiación de hasta 60.000 euros por empresa a pymes que apliquen nuevas tecnologías digitales a los sectores agroalimentario, medioambiental y forestal.

El proyecto DIVA, que cuenta con un presupuesto de 4 millones de euros y con 10 socios de 6 países europeos (Francia, España, Italia, Portugal, Grecia e Irlanda), tiene el objetivo de impulsar la digitalización de los sectores agroalimentario, medioambiental y forestal.

El objetivo de dicho proyecto es fomentar la generación de nuevas cadenas de valor para la digitalización del tejido empresarial de estos sectores, para lo que prestará soporte a pymes innovadoras agrícolas, alimentarias, forestales, medioambientales y TIC a través de la prestación de servicios de apoyo a la innovación y programas de incentivos para proyectos de desarrollo tecnológico, demostrativos y de internacionalización. El principal reto del proyecto es reducir la brecha entre los proveedores de TIC y la industria agroalimentaria europea.

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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.

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