Design and business validation of an AI-powered resource management system for smart greenhouses: a sustainable approach to agricultural innovation

Abstract

[ES] El sector agrícola enfrenta desafíos crecientes en la optimización de recursos dentro de entornos controlados como los invernaderos inteligentes. Los sistemas de gestión actuales presentan limitaciones en la eficiencia del uso de agua, energía y nutrientes, lo que afecta tanto los costos operativos como la sostenibilidad ambiental. Esta investigación aborda estos desafíos mediante el desarrollo y la validación de un sistema de gestión de recursos impulsado por inteligencia artificial. El estudio tiene como objetivo diseñar y validar un sistema de gestión innovador que optimice la asignación de recursos en entornos de invernadero. La investigación abarca el desarrollo técnico y la validación empresarial, centrándose en la viabilidad del sistema y su potencial en el mercado. La metodología implementa un enfoque de desarrollo iterativo, incorporando algoritmos de aprendizaje automático para la predicción y optimización de recursos. El proceso de validación incluye la creación de prototipos del sistema, simulaciones controladas y un análisis de viabilidad económica. La investigación utiliza métodos cuantitativos para la evaluación del rendimiento y el análisis financiero. Los resultados esperados incluyen un prototipo validado que demuestre una mayor eficiencia en el uso de recursos, una reducción en los costos operativos y un análisis integral de viabilidad empresarial. Los resultados buscan contribuir al avance de prácticas agrícolas sostenibles, al tiempo que proporcionan un modelo de negocio viable para su implementación comercial.

[EN] The agricultural sector faces increasing challenges in resource optimization within controlled environments such as smart greenhouses. Current management systems present limitations in water, energy, and nutrient usage efficiency, affecting both operational costs and environmental sustainability. This research addresses these challenges by developing and validating an artificial intelligence-powered resource management system.

The study aims to design and validate an innovative management system that optimizes resource allocation in greenhouse environments. The research encompasses technical development and business validation, focusing on system feasibility and market potential.

The methodology implements an iterative development approach, incorporating machine learning algorithms for resource prediction and optimization. The validation process includes system prototyping, controlled simulations, and economic viability analysis. The research utilizes quantitative methods for performance evaluation and financial assessment.

Expected outcomes comprise a validated prototype demonstrating enhanced resource efficiency, reduced operational costs, and a comprehensive business feasibility analysis. The results aim to contribute to advancing sustainable agricultural practices while providing a viable business model for commercial implementation.