La Universidad de Oviedo colaborará en la transformación del mercado forestal
El grupo operativo supra-autonómico Timber Chain avanza en el diseño de una herramienta digital para mejorar el ciclo productivo
Añádenos en GoogleLa Universidad de Oviedo colaborará en la transformación del mercado forestal. Para ello, el grupo operativo Supra-autonómico Timber Chain avanza en el diseño de una herramienta digital para mejorar el ciclo productivo.
La aportación investigadora de la Universidad se realiza a través del grupo de investigación "Sistemas Forestales Atlánticos GIS-Forest", con sede en la Escuela Politécnica de Mieres.
Todos los detalles del proyecto y más novedades del mismo serán expuestos en mañana jueves, 27 de septiembre, en Madrid, a partir de las 9:20 horas, en El Huerto de Lucas (C/ San Lucas, 13, Madrid), en una jornada abierta al público, en la que se explicarán los detalles y las novedades del proyecto, como cierre de los trabajos previos del Grupo Operativo.
El grupo de investigación de la institución docente asturian especializado en sistemas forestales interviene, a través del grupo operativo "Timber Chain", en el diseño de una plataforma digital que garantice la trazabilidad de los productos forestales, que integre todos los procesos y agentes implicados, documente todas las actuaciones y disponga de una fuente de datos estandarizada e interoperable.
La jornada consistirá en la presentación del grupo operativoy de los socios, así como la firma pública del convenio. Asimismo, el sábado, 29 de septiembre, de 9 a 21 horas, en CorreosLabs (Madrid), se desarrollará el primer Hackathon sobre el sector forestal, en el que se competirá en modo "smackdown" entre dos equipos en busca de las mejores soluciones tecnológicas para el sector forestal.
El papel que el grupo de investigación GIS-Forest, con sede en la Escuela Politécnica de Mieres, desarrollará en el grupo operativo consistirá en la estimación del recurso forestal mediante el diseño de una metodología para la obtención de modelos matemáticos predictivos a partir de técnicas estadísticas de aprendizaje automatizado (machine learning) de variables forestales cuantitativas, a partir de grandes volúmenes de datos (big-data) adquiridos mediante sensores remotos (LiDAR y satélite) para las principales masas forestales asturianas.
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