IA Rural – Plataforma de IA para la digitalización del territorio y la optimización de servicios rurales

1.         Línea estratégica

Innovación tecnológica y digitalización rural 

2.         Datos generales

Nombre del proyecto:

IA Rural – Plataforma de IA para la digitalización del territorio y la optimización de servicios rurales. Entidad promotora:

CIT RuralTEC en colaboración con universidades, entidades locales y sector tecnológico.

Ubicación: CIT RuralTEC Valencia.

Fecha de inicio y duración: 2025-2028.

3.         Descripción breve

La IA Rural es una plataforma de inteligencia artificial diseñada para abordar los retos específicos del medio rural, potenciando la agricultura de precisión, la ganadería inteligente, la gestión sostenible del territorio y la mejora de la calidad de vida. Su implementación permitirá optimizar recursos, automatizar procesos y mejorar la toma de decisiones en entornos rurales con baja densidad poblacional.

4.         Objetivos

•          Aplicar modelos de IA específicos para el entorno rural.

•          Optimizar la gestión de recursos agrícolas, energéticos y medioambientales.

•          Desarrollar herramientas de IA accesibles y explicables para la población rural.

•          Fomentar la digitalización y la sostenibilidad en comunidades rurales.

5.         Áreas de aplicación

Agricultura inteligente, ganadería de precisión, gestión del territorio y medio ambiente, servicios rurales, energía y sostenibilidad.

6.         Infraestructura y equipamiento

Tecnologías aplicadas:

•          Redes LPWAN (LoRaWAN, Sigfox, NB-IoT) para conectividad en zonas rurales.

•          Computación en el borde (Edge AI) para procesamiento local sin depender de la nube.

•          Sensores IoT para monitoreo de cultivos, ganado y recursos hídricos.

•          Modelos de aprendizaje federado adaptados a datos rurales.

•          Sistemas de IA explicativa para toma de decisiones en el territorio.

7.         Metodología y enfoque de trabajo

Fases del proyecto:

1.         Desarrollo e integración de modelos de IA adaptados al contexto rural.

2.         Implementación de infraestructura de conectividad y sensorización.

3.         Pruebas piloto en sectores clave como agricultura y gestión de territorio.

4.         Escalabilidad y formación en el uso de IA aplicada.