Nax se innova y se convierte en ecosistema de aplicaciones de gestión agrícola

ALICANTE. A finales de 2023, la startup alicantina Nax Solutions tomó las riendas de su trabajo y anunció que está trabajando en una nueva tecnología para la agricultura de precisión y resolutiva, que estará disponible en 2023. 2024. Hoy, la compañía ha anunciado su proyecto, donde se reinventa y se convierte en un ecosistema de aplicaciones para la gestión agrícola. “Del campo a la toma de decisiones estratégicas” ofrece herramientas basadas en inteligencia artificial y una nueva interfaz.

Entre las nuevas aplicaciones, ofrece análisis, capacidades de prueba, modelado inteligente, muestreo de laboratorio, mapas de variación y ERP agrícola. . La aplicación de modelos inteligentes “simplifica la toma de decisiones con gráficos y análisis detallados”, como el seguimiento de la salud de los cultivos. Entre otras acciones, permite realizar comparaciones entre campañas y gráficas de rendimiento; histograma para analizar métricas como NDVI y biomasa, así como un «minimapa integrado para evaluar imágenes RGB en tiempo real».

Otra característica que le permite oscurecer Optimice cada operación en la escena, impulsada por fuentes artificiales inteligencia. Por ejemplo, la app permite “organizar a los empleados con tareas claras y precisas; Cree y administre notas en tiempo real, mejore los puntos clave descubiertos en el campo o mida la efectividad de cada tarea y compruébela con informes detallados para mejorar la productividad. Esta aplicación está diseñada para funcionar sin conexión a Internet.

El proyecto Nax Solutions fue creado por Beatriz Sanchis y Caleb De Bernardis y ganó el Premio UA Impulso en 2017. Asimismo, Aarón de Bernardis es el fundador y director comercial. El origen de la empresa es el resultado de una extensa investigación y colaboración con el Grupo de Sistemas y Señales de la Universidad de Alicante. En marzo de este año, la startup alicantina incursionó en Paraguay, donde identificó problemas de riego y planificó cosechas mediante modelos de humedad de granos, detectando dónde no hay agua disponible y dónde hay exceso de riego.