Cátedra Internacional Inteligencia Artificial y Agricultura - CIIAA

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Investigación, formación, divulgación y transferencia de conocimiento e innovaciones en IA para su aplicación en el sector agrícola y forestal.​

Participan: Universidad de Córdoba, Universidad de Melbourne, Hispatec, Fertinagro, Greenfield y Deuser.

04/09/2026

Rosa Gallardo Cobos, directora de la Cátedra Internacional ENIA Inteligencia Artificial y Agricultura (CIIAA) de la Universidad de Córdoba, participó el pasado 1 de septiembre en el curso "Digitalización e inteligencia artificial en la cadena de valor del sector oleícola: del campo a la mesa" organizado durante los Cursos de Verano de la Universidad Internacional de Andalucía en la Sede Antonio Machado de Baeza (Jaén).

Durante su intervención, titulada «IA y cadena de valor oleícola», Rosa abordó las oportunidades que ofrece la inteligencia artificial para mejorar la toma de decisiones y avanzar hacia un sector oleícola más competitivo, sostenible y preparado para afrontar los retos de los próximos años.

Una transformación que, como destacó durante su participación, va mucho más allá de incorporar nuevas tecnologías. La formación y capacitación, la creación de alianzas y ecosistemas de colaboración, la incorporación de jóvenes y nuevo talento y, especialmente, situar a las personas y sus necesidades en el centro de la innovación son elementos fundamentales para favorecer una adopción efectiva de estas herramientas.

Más información en esta entrevista realizada por Europa Press:

➞ https://www.europapress.es/andalucia/noticia-experta-asegura-unia-mayor-riesgo-ia-campo-mirar-otro-lado-desaprovechar-ventajas-20260902171009.html

Ministerio para la Transformación Digital Etsiam- Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agrónomica y de Montes Escuela Politécnica Superior de Córdoba

"La inteligencia artificial puede ser un atractivo importante para atraer jóvenes a un sector que tanto lo necesita. El ...
25/08/2026

"La inteligencia artificial puede ser un atractivo importante para atraer jóvenes a un sector que tanto lo necesita. El ritmo de avance de la transformación digital va a ser paralelo al ritmo de incorporación de jóvenes al sector."

Rosa Gallardo Cobos, directora de la Cátedra Internacional ENIA Inteligencia Artificial y Agricultura (CIIAA) de la Universidad de Córdoba, aborda en una reciente entrevista para Acelera pyme algunos de los principales retos de la transformación digital del sector agroalimentario.

Una transformación que, como explica, no consiste únicamente en incorporar nuevas tecnologías, sino en cambiar la forma en la que se toman las decisiones en las explotaciones, utilizando datos reales para generar información útil.

La entrevista completa en este enlace:

➞ https://www.acelerapyme.gob.es/recursos/entrevista-experto/entrevista-rosa-gallardo-experta-en-transformacion-digital

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“Del dato a la decisión: inteligencia artificial para la agricultura del futuro”, este ha sido el título que Rosa Gallar...
29/07/2026

“Del dato a la decisión: inteligencia artificial para la agricultura del futuro”, este ha sido el título que Rosa Gallardo Cobos, directora de la Cátedra Internacional ENIA Inteligencia Artificial y Agricultura (CIIAA) de la Universidad de Córdoba, eligió para su ponencia ayer en AgroTECH Bolivia 2026, un evento parte de las actividades previas que el Instituto Interamericano de Cooperación para la Agricultura (IICA) está organizando en torno a la Semana de la Agricultura Digital, que se celebra del 7 al 10 de septiembre en Costa Rica.

Durante su intervención, Rosa explicó cómo la inteligencia artificial puede ayudar al sector agroalimentario a convertir los datos en información útil para tomar mejores decisiones y presentó algunos de los estudios basados en modelos predictivos, gemelos digitales y asistentes virtuales en los que está avanzando la Cátedra.

Una oportunidad que nos ha permitido compartir nuestro conocimiento y acercar los desarrollos que estamos realizando desde la Universidad de Córdoba con profesionales, instituciones y agentes del sector agropecuario boliviano.

Ministerio para la Transformación Digital Etsiam- Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agrónomica y de Montes Escuela Politécnica Superior de Córdoba

Nueva red de estaciones meteorológicas en la DOP Montilla-Moriles.La Cátedra Internacional ENIA Inteligencia Artificial ...
28/07/2026

Nueva red de estaciones meteorológicas en la DOP Montilla-Moriles.

La Cátedra Internacional ENIA Inteligencia Artificial y Agricultura (CIIAA) de la Universidad de Córdoba ha colaborado en la instalación de una nueva red de 20 estaciones meteorológicas en la DOP Montilla-Moriles como parte de una iniciativa de caracterización de la zona desarrollada junto al Consejo Regulador Montilla Moriles y el proyecto agrifoodTEF.

El objetivo es desplegar una red capaz de ofrecer una cobertura meteorológica precisa y adaptada a las condiciones reales de campo, que permita caracterizar mejor la demarcación a partir de datos hiperlocales de variables como la temperatura, la velocidad y dirección del viento, la humedad foliar y mejorar algunos modelos predictivos de plagas y enfermedades, como el del mildiu.

En la instalación han participado Jesús Palma López, investigador de la y Alejandro López de la Fuente, investigador en agrifoodTEF España desde la Universidad de Córdoba.

Más información en:

➞ https://www.canalsurmas.es/videos/385713-noticias-1-c%C3%B3rdoba-mi%C3%A9rcoles-15-de-julio-canal-sur

➞ https://carminaleivanuestravoz.com/la-tecnologia-y-la-inteligencia-artificial-se-alian-para-prevenir-el-mildiu-en-montilla-moriles

Fuente de la imagen grupal: Nuestra voz, de Carmina Leiva

Ministerio para la Transformación Digital Etsiam- Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agrónomica y de Montes Escuela Politécnica Superior de Córdoba

08/07/2026

Drones que monitorizan cultivos en tiempo real, tractores autónomos capaces de ejecutar labores con precisión, sensores que recogen datos clave del suelo y del clima, y sistemas inteligentes que transforman toda esa información en conocimiento útil para la toma de decisiones.

Tecnologías que ya están redefiniendo la forma de producir alimentos, mejorar la sostenibilidad y optimizar la eficiencia del sector agroalimentario y que desde la CIIAA de la Universidad de Córdoba se estudian, analizan, desarrollan y impulsan para acelerar su transformación digital.

Conoce más sobre el proyecto aquí: https://www.uco.es/catedrasyaulas/catedraiaagri/

Ministerio para la Transformación Digital Escuela Politécnica Superior de Córdoba Etsiam- Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agrónomica y de Montes

Twin Olive: Digital twins to decode climatic impacts on olive yield 🫒💻We conclude Plenary Session 4: Industry 4.0 and Su...
07/07/2026

Twin Olive: Digital twins to decode climatic impacts on olive yield 🫒💻

We conclude Plenary Session 4: Industry 4.0 and Sustainable Food Systems at with a cutting-edge project for the Mediterranean's most iconic crop: Twin Olive: A digital twin framework to identify climatic drivers of olive yield.

The research, led by Ignacio J. Lorite Torres, José M. Cabezas Luque, and José Alza Aramburu from IFAPA –Alameda del Obispo, leverages digital twin technology to optimize water management.

Key research highlights:
Digital Twin Framework: The "Twin Olive" system integrates three core components: in-field sensing (LoRaWAN, RGB cameras with AI), historical yield records from mills, and high-resolution satellite information.
Climatic Drivers: The study identifies winter precipitation as the most determining factor for final yield, while autumn rainfall serves as a critical initial conditioning factor for soil water recharge.
Decision Thresholds: Key indicative rainfall thresholds (e.g., >180-200 mm in autumn as favorable) have been identified to be incorporated into decision-support systems for more adaptive and efficient irrigation.

This technology allows for the simulation and optimization of crop management under increasing climate variability, ensuring the sustainability and productivity of Mediterranean olive orchards.

Find out more about the causal inference framework (CausalForestDML) and the remote sensing datasets used here: 👉 https://www.uco.es/catedrasyaulas/catedraiaagri/ai-agrifood-2026/

Organized by: Universidad de Córdoba Ifapa CSIC Hispatec xFarm Fertinagro Biotech Deuser (Indra Group)



Ministerio para la Transformación Digital Etsiam- Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agrónomica y de Montes , Escuela Politécnica Superior de Córdoba Rosa Gallardo Cobos

La Cátedra Internacional Inteligencia Artificial y Agricultura de la Universidad de Córdoba es el resultado de una alian...
07/07/2026

La Cátedra Internacional Inteligencia Artificial y Agricultura de la Universidad de Córdoba es el resultado de una alianza público-privada.

Esta iniciativa surge de la colaboración entre la Universidad de Córdoba , empresas referentes en innovación agroalimentaria como Hispatec, Fertinagro Biotech, xFarm Technologies e Indra Group, junto con lThe University of Melbourne y el Instituto de Agricultura Sostenible - CSIC

Este ecosistema colaborativo permite conectar investigación avanzada y necesidades reales del sector agrícola, acelerando el desarrollo de soluciones basadas en inteligencia artificial aplicadas a la optimización de recursos, la sostenibilidad y la toma de decisiones en campo.

Gracias a esto, nuestra cátedra se posiciona como un espacio de referencia donde ciencia y empresa convergen para transformar el futuro de la agricultura mediante tecnología e innovación aplicada.

Etsiam- Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agrónomica y de Montes Ministerio para la Transformación Digital Escuela Politécnica Superior de Córdoba

AI vs. Drought: NDVI forecasting in Dehesa grasslands using LSTM networks 🌳📉We conclude Plenary Session 4: Industry 4.0 ...
06/07/2026

AI vs. Drought: NDVI forecasting in Dehesa grasslands using LSTM networks 🌳📉

We conclude Plenary Session 4: Industry 4.0 and Sustainable Food Systems at with a vital tool for climate resilience: AI-driven drought forecasting in Dehesa grasslands using LSTM.

The research, led by Tom Vanwalleghem from the Department of Agronomy, ETSIAM, Universidad de Córdoba, utilizes Long Short-Term Memory (LSTM) neural networks to anticipate the condition of grasslands.

Key research highlights:
Time Series Forecasting: The model predicts daily NDVI (vegetation index) values at different lead times, identifying drought start and duration with a maximum difference of only 1-2 days.
Superiority of Deep Learning: LSTM networks proved superior to conventional methods. Interestingly, the univariate model (based solely on past NDVI) was as effective as the multivariate one, simplifying implementation by reducing the need for additional soil or rainfall data.
Impact on Agricultural Insurance: This predictive capability is highly useful for insurance schemes in Spain, which rely on remote sensing to quantify payments. Accurate forecasting supports better risk management and financial stability for farmers.

This technology shifts meteorological disaster management from a reactive to a predictive framework, helping protect critical ecosystems like the Mediterranean dehesa.

Find out more about the LSTM cell architecture and location-specific results here: 👉 https://www.uco.es/catedrasyaulas/catedraiaagri/ai-agrifood-2026/

Organized by: Universidad de Córdoba Ifapa CSIC Hispatec xFarm Fertinagro Biotech Deuser (Indra Group)



Ministerio para la Transformación Digital Etsiam- Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agrónomica y de Montes , Escuela Politécnica Superior de Córdoba Rosa Gallardo Cobos

El pasado 2 de julio, Miguel Córdoba, en representación de xFarm y la Cátedra Internacional ENIA Inteligencia Artificial...
06/07/2026

El pasado 2 de julio, Miguel Córdoba, en representación de xFarm y la Cátedra Internacional ENIA Inteligencia Artificial y Agricultura (CIIAA) de la Universidad de Córdoba, participó en la primera jornada de Olive Oil World Congress (OOWC) con la ponencia “Smart farming en el sector del aceite de oliva: IA, drones y datos”.

Durante su intervención, mostró cómo las tecnologías digitales permiten monitorizar parcelas en tiempo real, optimizar el riego y la fertilización, detectar plagas como la mosca del olivo y planificar las labores de campo con mayor precisión. Aplicaciones que demuestran que la innovación tecnológica no es una promesa de futuro, sino una herramienta cada vez más presente para mejorar la gestión del olivar.

La jornada también abordó la transformación de las almazaras hacia modelos más automatizados, eficientes y circulares. En la mesa redonda “La almazara del futuro: automatización, eficiencia energética y circularidad” participó Dolores Pérez Marín, investigadora de la Universidad de Córdoba y miembro de la CIIAA, junto a otros expertos del ámbito industrial y académico.

Desde la Cátedra seguimos trabajando para acercar la inteligencia artificial y las tecnologías digitales al sector oleícola, conectando investigación, innovación y necesidades reales del campo y de la industria agroalimentaria.

Más información sobre el congreso, aquí:

➞ https://www.oliveoilworldcongress.com/program

Ministerio para la Transformación Digital Etsiam- Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agrónomica y de Montes Escuela Politécnica Superior de Córdoba

Electronic Nose & Eye: Compact multisensory evaluation for the tomato industry 👃👁️🍅We continue Plenary Session 4: Indust...
03/07/2026

Electronic Nose & Eye: Compact multisensory evaluation for the tomato industry 👃👁️🍅

We continue Plenary Session 4: Industry 4.0 and Sustainable Food Systems at with a breakthrough in integrated hardware: Compact multisensory platform integrating Electronic Nose and Electronic Eye for tomato paste analysis.

The research, led by V. Gonzalez, J.A. Fernandez, P. Arroyo, and J. Lozano from the Universidad de Extremadura (UEx) introduces a unique miniaturized platform combining artificial smell and vision.

Key research highlights:
Data Fusion: Unlike commercial modular systems, this platform integrates gas sensors and a spectrometer into a single device, providing more accurate quality results than individual sensors.
Olfactory and Visual Findings: The "electronic nose" revealed clear distinctions among tomato paste samples in both signal amplitude and waveform patterns. Meanwhile, the "electronic eye" detected subtle color variations, identifying darker tones in initial samples.
Portable Hardware: The design features a microcontroller, BLE antenna for wireless communication, and SD storage, making it a truly integrated, miniaturized, and portable multisensory solution.

This development marks a significant step forward in creating compact, low-cost quality control systems that merge multiple artificial senses for Industry 4.0.

Find out more about the hardware design and data fusion techniques here: 👉 https://www.uco.es/catedrasyaulas/catedraiaagri/ai-agrifood-2026/

Organized by: Universidad de Córdoba Ifapa CSIC Hispatec xFarm Fertinagro Biotech Deuser (Indra Group)



Ministerio para la Transformación Digital Etsiam- Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agrónomica y de Montes , Escuela Politécnica Superior de Córdoba Rosa Gallardo Cobos

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