Listado de proyectos aprobados

Plataforma eurorregional de fomento de la competitividad en el ámbito marino-marítimo a través del impulso de empresas de base tecnológica

0202_ZASNET_MESETA_IBERICA_2_P

Patrimonio cultural, productos autóctonos, naturaleza y turismo como base económica del desarrollo de la Reserva de Biosfera Transfronteriza Meseta ibérica

0569_ACUAENERGY_1_E

Mejora de la competitividad de las plantas acuícolas a través de la eficiencia energética

El objetivo general es mejorar la competitividad y el potencial de crecimiento del sector de la acuicultura, mediante la identificación, análisis y difusión de soluciones energéticas sostenibles medioambiental y económicamente. En paralelo, el desarrollo de productos de eficiencia energética y energías renovables específicos abre un nuevo mercado para las empresas energéticas.

0121_RED_MAY_1_E

Red de Apoyo y Mantenimiento Comunitario de Personas Mayores en el Entorno Rural mediante la Tecnología y la Innovación

0056_ODYSSEA_BLUE_HERITAGE_202_5_E

Desarrollo de modelo de ecoturismo capitalizando buenas prácticas europeas para valorizar el potencial económico y uso sostenible del patrimonio cultural y natural de territorios costeros, marítimos y rurales.

Revelar el potencial ecoturístico transfronterizo de los espacios costeros, marítimos, fluviales y sus áreas rurales de proximidad, su rico y atractivo patrimonio histórico, cultural, arqueológico, ambiental y paisajístico con la implantación de un modelo de gestión responsable y de cooperación inteligente capaz de generar nuevas oportunidades de crecimiento sostenible.

0432_PROTOTYPING_AAA_5_E

Red de Cooperación Transnacional para la mejora de la competitividad empresarial del sector agroalimentario a través del Prototipado

0766_OLIVAIS_5_E

Tecnologías Inteligentes para la Estimación Nutricional y de la Producción en el Olivar.

OliVAis propone capitalizar resultados del proyecto TecnOlivo (0115_TECNOLIVO_6_E). Por un lado, se propone validar los modelos de estimación del contenido en nitrógeno (N), fósforo (P) y potasio (K) del olivar, estimados con inteligencia artificial a partir de imágenes multiespectrales adquiridas con drones, así como ampliar los modelos usando nuevo equipamiento para hacerlos sensibles a los 10 principales nutrientes.