El Programa ‘Doctores en Empresas’ del ceiA3 ha permitido, desde su puesta en marcha en el año 2013, la incorporación de un total de 21 investigadores a empresas del sector agroalimentario para el desarrollo de sus tesis doctorales.

El Programa ‘Doctores en Empresas’ del ceiA3, financiado en el marco de las ayudas CEI y el convenio con el Banco Santander Global Universidades, tiene como objetivo fomentar la presencia de doctores en empresas del sector agroalimentario. De esta forma, los doctorandos han podido desarrollar sus tesis doctorales e integrarlas con el desempeño de sus labores en la empresa.

A través de este programa, el Campus de Excelencia Internacional en Agroalimentación ceiA3 ha apoyado económicamente durante los tres años que duraba la convocatoria a las empresas y grupos de investigación con los que han estado trabajando los doctorandos. 

Este ha sido el caso del investigador junior Jorge Martínez Guanter, cuya tesis tutorizada por los investigadores del ceiA3 Juan Agüera y Manuel Pérez y desarrollada en el marco del Programa ‘Doctores en Empresas’ del ceiA3, ha sido presentada el pasado martes 12 de septiembre. Esta investigación se ha realizado en el seno de la Empresa de Base tecnológica Soluciones Agrícolas de Precisión. 

La tesis titulada «New Strategies for Row-Crop Management Based on Cost-Effective Remote Sensors»,que ha sido calificado cum laude, ha tenido como objetivo principal el desarrollo y evaluación de sistemas basados en sensores asequibles, con el fin de abordar dos de los principales aspectos que afectan a los productores: la necesidad de una caracterización precisa del estado hídrico de las plantas para realizar un adecuado manejo del riego y el control preciso de malas hierbas.

Para contribuir al desarrollo de la automatización en el control de malezas, durante el desarrollo del estudio se han utilizado sensores ópticos de bajo coste, como los sensores infrarrojos de barrera y sensor Kinect, y se han comparado con un escáner láser LiDAR comercial.

“Los resultados de detecciones correctas, cercanas al 95%, muestran que la implementación de estos sensores puede conducir a avances prometedores en la automatización del control de malezas”, ha afirmado el investigador Jorge Martínez.