Nax Solutions perfecciona su análisis de agricultura con IA identificando futuras producciones

ALICANTE. La firma alicantina Nax Solutions trabaja en perfeccionar su sistema para la investigación aplicada a la agricultura. El valor de la empresa es que están dedicados, en exclusiva, al procesado de imágenes de satélite y la inteligencia artificial para proyectos agrícolas. El proyecto fue creado por por Beatriz Sanchis y Caleb Debernardis y ganó en 2017 los Premios Impulso de la UA. Asimismo Aarón de Bernardis es fundador y Business Director. El comienzo de la firma pasó por un gran trabajo de investigación y sinergias con el Grupo de Señales y Sistemas de la Universidad de Alicante. Tras el trabajo generaron un Producto Mínimo Viable. Después pasaron por pruebas hechas en arrozales sevillanos y por la aceleración del plan con Yuzz Alicante. Ahora la compañía forma parte de Distrito Digital. 

Después de gestar su idea aprenden y mejoran su sistema para predecir las producciones finales de cultivos desde etapas muy tempranas y también para determinar posibles problemas para las plantaciones, desde plagas a sequías, por ejemplo. Y es que, desde la firma aseguran que "aprendemos del cultivo para predecirlo; nuestro equipo cuenta con reconocidos científicos especialistas en el procesado de señales a nivel europeo e internacional". La compañía aplica, pues, una innovación constante y desarrollan tecnología satelital predictiva para que sus clientes pueden visualizar de forma constante cómo evoluciona el cultivo. Ellos mismos procesan e interpretan los datos para que quien produce pueda ir al campo a aplicar la solución. 

Entre los servicios también cuentan con soluciones para conocer el riego necesario en cada cultivo conociendo cuándo y cuánta agua es necesario aplicar para una máxima producción usando los mínimos recursos. Asimismo, pueden conocer el comportamiento de cada cultivo para cada día del año a través de inteligencia artificial. Esto les permite identificar dónde el comportamiento del mismo no es adecuado identificando plagas, malezas o zonas no pobladas.