Revista
La 43ª Feria Internacional de la Maquinaría Agrícola, FIMA 2024, organizada por Feria de Zaragoza, convoca la tercera edición del Premio Excelencia FIMA, con el que se quiere reconocer e incentivar el buen hacer de las explotaciones agrícolas que aportan nuevos modelos de negocio aplicables a la industria y mercado actuales.
Se trata de un concurso de resultados, por lo que se exige un desarrollo técnico que justifique el empleo de elementos y/o recursos innovadores y específicos, de amplio impacto por su originalidad y practicidad, así como consideraciones acerca de su viabilidad, implantación y resultado.
Este Premio se encuentra dirigido a empresas visitantes en FIMA 2024, y el plazo de presentación de candidaturas finaliza el día 26 de enero.
Requisitos de partipación
Los candidatos al Premio Excelencia FIMA serán, por cada solicitud, una única empresa u organización y deberán cumplir los siguientes requisitos:
En cuanto a la dotación, el Premio Excelencia FIMA consiste en un diploma y símbolo artístico que reconoce el logro obtenido por el galardonado, publicidad en medios nacionales e internacionales, redes sociales y durante el desarrollo de FIMA 2024 e inserción en el catálogo oficial y guía del visitante del certamen.
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.