El proyecto TITAN-EOSC avanza en el desarrollo de un piloto de aprendizaje federado para predecir enfermedades en el viñedo

Los socios del proyecto europeo TITAN-EOSC se reunieron los días 23 y 24 de junio en Estocolmo para analizar el progreso de las distintas líneas de trabajo y coordinar las actividades que marcarán la recta final del proyecto, cuya finalización está prevista en los próximos seis meses.

Entre los hitos prioritarios destaca el desarrollo del piloto de agricultura, liderado por SARGA y el Instituto Tecnológico de Aragón (ITA), con la colaboración de la Región del Véneto (Italia). Su objetivo es validar el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático (Machine Learning, ML) mediante una infraestructura de aprendizaje federado (Federated Learning, FL), una tecnología que permite entrenar modelos de inteligencia artificial preservando la privacidad de los datos.

Nuestro compañero Francisco Lacueva, del equipo de Big Data, asistió en representación del ITA; y Javier Sancho, por parte de SARGA.

Para ello, el piloto emplea información de campo sobre la fenología de la vid y la presencia de oidio procedente de las denominaciones de origen de Cariñena, Calatayud, Campo de Borja y Valpolicella (Véneto, Italia). Estos datos, combinados con información meteorológica, se utilizan para desarrollar modelos capaces de predecir el riesgo de aparición de esta enfermedad en el viñedo y facilitar una gestión más eficiente y sostenible de los cultivos.

A diferencia de los enfoques tradicionales, el aprendizaje federado permite que distintas organizaciones colaboren en el desarrollo de un modelo común sin necesidad de compartir directamente sus datos. Cada participante entrena el modelo con la información almacenada en sus propios sistemas y únicamente comparte los parámetros resultantes del entrenamiento, preservando así la privacidad, la propiedad y el control sobre la información.

Esta metodología se apoya en una infraestructura basada en componentes alineados con las especificaciones de la European Open Science Cloud (EOSC), la iniciativa europea para facilitar el intercambio seguro y el aprovechamiento de datos científicos. Además del aprendizaje federado, la infraestructura incorpora otras tecnologías de protección de la información, como los entornos de ejecución confiable (Trusted Execution Environments) y técnicas de anonimización de datos.

En este ámbito, el ITA trabaja estrechamente con la Universidad de Murcia, coordinadora del proyecto y responsable del desarrollo de los componentes tecnológicos del aprendizaje federado. Como parte de su contribución, el centro tecnológico está desarrollando un conjunto de datos unificado a partir de la información procedente de las distintas denominaciones de origen participantes. Este conjunto servirá para entrenar un modelo de referencia mediante técnicas centralizadas, que posteriormente permitirá comparar su rendimiento con el modelo generado mediante aprendizaje federado, en el que cada denominación de origen actúa como un nodo independiente.

El interés de este trabajo va más allá del ámbito científico y tecnológico. El piloto agrícola de TITAN-EOSC ha sido incluido en el informe del Gobierno de Suecia A strengthened capacity for modern data sharing – privacy-enhancing technology in public administration, donde se presenta como un caso de éxito en el intercambio seguro de datos entre administraciones públicas, destacando la colaboración internacional entre Aragón y la región italiana del Véneto.

Con iniciativas como TITAN-EOSC, el ITA continúa impulsando el desarrollo de tecnologías avanzadas de inteligencia artificial y compartición segura de datos, favoreciendo su aplicación en sectores estratégicos como la agricultura y contribuyendo a acelerar la transformación digital desde un enfoque basado en la confianza y la colaboración.