Ya se han puesto en marcha los trabajos de desarrollo de BigPrediData, un proyecto estratégico de consorcios de investigación empresarial nacional (proyecto CIEN) que tiene por objetivo desarrollar soluciones tecnológicas 4.0 de predicción del rendimiento vitícola a largo plazo y de prevención de daños por enfermedad, sequía y helada derivados de la influencia del cambio climático.

A través de un enfoque multidisciplinar, se espera generar un conocimiento útil para el sector vitivinícola que permita predecir el comportamiento del cultivo de la vid ante diferentes coyunturas climáticas que inciden en el rendimiento de la cosecha, en la aparición de plagas y enfermedades parasitarias, así como en la disponibilidad hídrica o en la aparición de heladas. De esta forma, se podrán ofrecer alternativas a los productores que garanticen la sostenibilidad y eficiencia de sus cultivos y, consecuentemente, su competitividad a largo plazo y en un contexto condicionado por el cambio climático y la incertidumbre económica.

El consorcio público-privado que desarrolla BigPrediData está compuesto por seis socios empresariales: Viñedos del Río Tajo -líder y coordinador del proyecto, perteneciente a González Byass-, Bodega Matarromera, Bodegas Martín Códax, Dcoop, RawData y AFEPASA. También por seis grupos de investigación: el Centro de Estudios e Investigación para la Gestión de Riesgos Agrarios y Medioambientales (CEIGRAM) de la Universidad Politécnica de Madrid, el Centro Nacional de Supercomputación (BSC), AINIA Centro Tecnológico, el Instituto Químico de Sarria de la Universitat Ramón LLul, la Universitat Rovira i Virgili (URV) y la Universidad Politécnica de Valencia (UPV). Además, cabe señalar que el proyecto cuenta con el apoyo institucional de la Plataforma Tecnológica del Vino de España (PTV), la Plataforma Food for Life (PT4FL), la Federación Española del Vino (FEV) y la Organización Interprofesional del Vino de España (OIVE).

El proyecto trabajará para plantear soluciones a los siguientes retos de digitalización y sostenibilidad que se han identificado:

- Cómo predecir el comportamiento del cultivo de la vid mediante tecnologías inteligentes disruptivas basadas en la integración de modelos agronómicos, meteorológicos y climáticos complementados con datos climáticos históricos.

- Cómo abordar la relevancia de la disponibilidad hídrica en el cultivo de la vid ante el riesgo de sequía, con la finalidad de conseguir una viticultura más sostenible, inteligente y eficiente.

- Cómo analizar posibles alternativas para afrontar la incidencia de las heladas en el cultivo de la vid y así combatir sus efectos mediante metodologías sostenibles, inteligentes y eficientes.

- Cómo prevenir afectaciones por plagas en los viñedos velando por la sostenibilidad de los sistemas de cultivo y por el uso eficiente de los recursos.

- Cómo ofrecer al sector proyecciones de cambio climático que faciliten el desarrollo de planes de contingencia ante eventos climáticos adversos, aplicando la I+D+i y velando por la trazabilidad y seguridad alimentaria de las producciones agrícolas.

Desde el punto de vista técnico, el plan de trabajo de BidPrediData se estructurará en dos actividades técnicas principales. La primera, de investigación industrial, se denomina INVESPRED y girará en torno a la generación de un innovador método de evaluación del rendimiento de la vendimia, así como de prevención y riesgo de sequía transferible hacia modelos de predicción precisos. Por su parte, la segunda será de desarrollo experimental y se llama VALIDPRED. Esta abordará la validación de los resultados alcanzados mediante el desarrollo de una plataforma de evaluación del rendimiento de cosecha que permita una predicción ajustada y aplicada a sistemas operativos tecnológicos

BigPrediData cuenta con un presupuesto cercano a los 5 millones de euros (4.951.974 euros), cofinanciados por la Unión Europea y por el Centro para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación (CDTI Innovación) con fondos FEDER, a través del Programa Operativo plurirregional de Crecimiento Inteligente 2021-2027, en el marco del Programa Estratégico de Consorcios de Investigación Empresarial Nacional (CIEN).