La iniciativa AgData, cofinanciada por el programa Horizonte Europa, congrega a 61 entidades de 22 países con el propósito de desarrollar soluciones agrícolas basadas en datos. Estas soluciones aprovecharán información proveniente de la observación de la Tierra, sensores de explotaciones agrícolas y otras fuentes, integrando tecnologías como la inteligencia artificial para una agricultura más sostenible, eficiente y resiliente.
En Portugal, la participación está asegurada por la Agencia Espacial Portuguesa y la Fundación para la Ciencia y la Tecnología (FCT). La ANI integra el National Mirror Group (NMG), un grupo creado para articular la participación portuguesa en la asociación europea con el ecosistema nacional, alineando sus actividades con el Plan de Acción para la Bioeconomía Sostenible y el Plan de Acción para la Economía Circular.
El NMG cuenta actualmente con 18 entidades públicas, del sistema científico y tecnológico y del sector agrícola, incluyendo el Instituto Portugués do Mar e da Atmosfera (IPMA), el Instituto Nacional de Investigação Agrária e Veterinária (INIAV), la Confederação dos Agricultores de Portugal (CAP) y representantes de la Región Autónoma de las Azores.
Las funciones del grupo incluyen la identificación de prioridades y necesidades nacionales en el ámbito de AgData, la difusión del conocimiento generado por la asociación y la movilización de actores nacionales para futuras oportunidades de financiación.
Durante la reunión, se presentaron los próximos concursos para financiación de proyectos transnacionales de AgData, con los primeros proyectos apoyados previstos para 2027. La asociación busca acercar la comunidad científica, la industria, el sector agrícola y entidades públicas, promoviendo el desarrollo y prueba de soluciones en condiciones reales.
Con una duración de siete años y un presupuesto de 300 millones de euros, AgData pretende capacitar a la agricultura europea para producir de forma más eficiente y sostenible. El objetivo es facilitar el uso de datos para optimizar el riego, anticipar plagas y medir el impacto de sequías o tormentas en regiones específicas.
