El Laboratorio Govtech y de Impacto Público (MiLAB), que es operado por INNpulsa Colombia, lideró un programa para escoger soluciones del sector emprendedor y empresarial para impactar la agenda ambiental y sostenible.
De dicho programa se seleccionaron e implementaron pilotos propuestos por las empresas Control Ambiental, que se dedica a la gestión integral de residuos orgánicos, y Azlogica, una empresa líder en desarrollo de soluciones de internet de las cosas (IoT).
Uno de los retos que estaban sobre la mesa era una solución para fabricar fertilizantes a base de porcinaza sólida y fomentar el aprovechamiento de esos residuos del sector porcicultor, que, en total, produce 9,3 millones de litros diarios, para usarlos como insumos agrícolas orgánicos y la apertura a una línea de negocio diferente, que cumpla con los estándares de la Resolución 150 de 2003.
La empresa Control Ambiental se centró en procesar los residuos orgánicos de porcinaza de la Porcícola Líder de Colombia SAS, previamente deshidratados, con un control del proceso para obtener un producto sanitizado y estabilizado con poca pérdida de nutrientes y bajas emisiones de gases de efecto invernadero. Con este piloto se probó una reducción de 50% en el costo de producción de biofertilizante.
“Realizamos el proyecto de aireación forzada con cerca de 4,5 toneladas de material. Tras el proceso logramos cifras destacables como reducción del trabajo manual en más de 60%, 25% menos de emisiones de CO2, así como un abono de alta calidad e higienizado”, dijo Diego Fermín Cárdenas, director de proyectos de Control Ambiental de Colombia.
Esta solución puede replicarse en otras actividades agroindustriales como la avicultura o en la producción de la palma aceitera.
El segundo reto era de Ingeniería Servicios y Desarrollos SAS y el Tecnoparque Sena, Nodo Bogotá, que buscaban tecnologías para monitores en campo la efectividad de un biofertilizante para mejorar los resultados de diferentes cultivos.
Azlogica puso un piloto centrado en la creación de un modelo algorítmico de procesamiento de imágenes que fuese capaz de medir las variaciones físicas de la lechuga, como el área verde de la misma, el tamaño del tallo y/o raíz, y valorar la efectividad del bioinsumo.
Laura Sáenz, ingeniera de investigación y desarrollo en Azlogica, dijo que “nuestra solución utiliza inteligencia artificial para realizar el aprendizaje autónomo de un algoritmo. A partir de datos básicos y fotografías de la planta, se identifican variables físicas como color, forma y tamaño. De manera remota, se realiza un análisis de dichas variables que permite la toma decisiones apropiadas para un crecimiento más efectivo de la planta.
Con esto se optimizó el monitoreo de evolución de los cultivos de manera remota y se busca incorporar el modelo para que los productores agrícolas cuenten con una solución integral.
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