El proyecto PUMAR-IA, coordinado por el Clúster Smart City Asturias, está centrado en la estimación de cosecha y maduración de la manzana de sidra mediante Inteligencia Artificial y teledetección mediante UAS, investigando la aplicación de tecnologÃas avanzadas para mejorar la gestión, productividad y sostenibilidad de las plantaciones tradicionales de manzano en Asturias y Euskadi.
La primera fase del proyecto se desarrollará durante un año y está cofinanciada a través de la lÃnea de ayudas de apoyo a las Agrupaciones Empresariales Innovadoras del Ministerio de Industria y Turismo (MINTUR). El proyecto está coordinado por el Clúster Smart City Asturias y contará con la participación del Clúster GAIA, asà como de las entidades Drone by Drone, Bizkares Biosolutions y Forest4Future IngenierÃa. Se trata de organizaciones especializadas en el ámbito de la digitalización, la Inteligencia Artificial, la teledetección y la sostenibilidad, que trabajan de forma transversal en sectores estratégicos como el agroalimentario, el medioambiental y el tecnológico.
Durante el desarrollo del proyecto, se investigan y procesan múltiples variables relacionadas con los procesos fisiológicos del manzano, integrando información multiespectral, estructural y ambiental. Estos datos alimentan modelos predictivos basados en Inteligencia Artificial, que permitirán a los productores anticipar decisiones clave como la planificación de la recolección, la gestión de la mano de obra o la optimización de la calidad del fruto destinado a la elaboración de sidra.
PUMAR-IA representa una oportunidad estratégica para avanzar en la digitalización del sector agroalimentario, aplicando tecnologÃas habitualmente asociadas a entornos industriales o urbanos a un cultivo profundamente arraigado en el medio rural. El proyecto contribuye asà a mejorar la eficiencia de las explotaciones, reforzar la sostenibilidad del sistema productivo y posicionar al sector sidrero en la vanguardia de la agricultura de precisión.
Además, la metodologÃa desarrollada presenta un alto potencial de replicabilidad y escalabilidad, lo que abre la puerta a su futura aplicación en otros cultivos y territorios, favoreciendo la transferencia tecnológica y el desarrollo de nuevos servicios basados en datos para el ámbito agroforestal.

