A GMV participa no CYBELE, um projecto financiado pela União Europeia com o objectivo de inovar e criar valor no sector agro-alimentar através da implementação de métodos de agricultura de precisão (PA) e pecuária de precisão (PLF).

Desde o início que a empresa lidera um dos nove testes-piloto do projecto para avaliar e demonstrar a utilização de tecnologias aplicadas à agricultura e à pecuária de precisão, centrando-se no desenvolvimento de serviços climáticos para a tomada de decisões sobre a gestão de explorações frutícolas por agricultores.

No final de Janeiro realizou-se um workshop, organizado pela plataforma europeia HiPEAC, no qual foi apresentada a primeira versão-protótipo da plataforma CYBELE. Esta versão reúne os resultados dos desenvolvimentos dos primeiros 2 anos para o projecto, combinando hardware e software HPC, Big-Data e Cloud para execuções de análise de dados escaláveis.

A GMV apresentou os desafios na agricultura de precisão e ensaios pecuários em termos de processamento de dados, bem como soluções e optimizações na implementação da análise de dados de produção em escala real através do quadro fornecido pela plataforma CYBELE.

No âmbito destes testes-piloto, a GMV fez grandes progressos na conceptualização e exploração de métodos baseados em machine learning (ML) para previsão de geadas ou granizo. Estes testes têm sido realizados em duas áreas da região de Valência.

Devido à complexidade da previsão de eventos meteorológicos extremos, os testes foram divididos em três blocos: um dedicado à previsão de granizo, outro à previsão de geadas e o último dedicado à fenologia de cada tipo de fruta.

O trabalho desenvolvido pela empresa neste teste-piloto baseia-se em dados do Sistema de Arquivo e Recuperação Meteorológica do Centro Europeu de Previsões Meteorológicas a Médio Prazo (ECMWF) e da Agência Mehttp://editores.gmv.com/system/workplace/editors/xmlcontent/editor_buttons.jsp?action=show&resourcelist=&resource=%2Fca%2FEmpresa%2FComunicacio%2FNoticies%2F2021%2F02%2Fcybele.html&elementlanguage=pt#teorológica Espanhola (AEMET).