Durante este tiempo, ha realizado más de 200 encuestas a agricultores para valorar sus necesidades, analizando parámetros sociales, culturales, económicos y ambientales.
Según Cooperativas, la información extraída en esta investigación ha sido de gran utilidad para alimentar la base de datos de la herramienta informática y generar la población sintética. Este instrumento de modelación, basado en agentes (MBA), permite conocer de antemano cómo repercutirán los cambios en las ayudas. Entre otras cuestiones, se tendrá en cuenta su sostenibilidad ambiental, el desarrollo rural o la presencia en los mercados donde se pongan en marcha. Todo esto desde un nivel regional hasta una escala más global y en diferentes países y escenarios políticos, lo que le atribuye una gran versatilidad. Para lograrlo, el proyecto usa avances en Big Data, Inteligencia Artificial, solucionadores matemáticos y servicios de computación en la nube, entre otros.
Cooperativas Agro-alimentarias de Andalucía ha mostrado el trabajo realizado junto al resto de miembros del consorcio Agricore, en el que figuran otras instituciones y empresas andaluzas. Durante encuentro, se ha subrayado el potencial del proyecto para contribuir a la evaluación de las políticas agrarias. El primer beneficiario será la propia Dirección General de Agricultura de la CE que podrá disponer de la herramienta para conocer los efectos que pueden tener los cambios en la PAC. También podrán hacer uso de la misma otras administraciones de ámbito nacional y regional de los Estados Miembro, así como empresas y departamentos técnicos dedicados a la gestión en ayudas de este tipo.
Con ello, según la organización, "se da respuesta a una demanda histórica de agricultores y ganaderos que vienen pidiendo la elaboración de estudios de impacto en la aplicación de nuevas medidas de la PAC".
Este proyecto está enmarcado en el programa europeo Horizonte 2020 y ha supuesto una colaboración estrecha entre entidades e instituciones de distintos países, entre ellos España, Italia, Grecia y Polonia.