Ahorrar un 58% en el gasto de agua de riego. Ese es el exitoso resultado que ha conseguido una de las investigaciones incluidas dentro del proyecto AgrarIA y que sitúa a la Inteligencia Artificial como uno de los grandes aliados del agua, ese recurso tan escaso y que, tras la pertinaz sequía, se ha vuelto más valioso aún para el sector agroalimentario andaluz y de todo el mundo, porque aunque este trabajo se haya desarrollado en Carmona, en una finca de almendros, es extrapolable a cualquier cultivo porque la base de todo está en el análisis de datos.
No es tan sencillo, porque hay que validarlo siempre, pero sí es la principal conclusión que se extrae de una de las investigaciones desarrolladas dentro del proyecto AgrarIA, un consorcio formado por 24 entidades entre grandes empresas, pymes y centros de investigación y universidades que, bajo el amparo del Programa Misiones de I+D en Inteligencia Artificial de la SEDIA del Ministerio para la Transformación Digital, que culminará en diciembre tras tres años de trabajo pero que ya estudian darle continuidad a través de otros proyectos.
En concreto, el estudio en sí, llevado a cabo por el grupo tecnológico GMV, uno de los proveedores de sistemas más destacados del panorama nacional, y la consultora de explotaciones agrarias Tepro, que gestiona más de 80.000 hectáreas de cultivo en España, Portugal y Bulgaria, busca aplicar la IA para optimizar el uso del agua en la agricultura. Lo que han conseguido: reducir en un 58% el agua de riego en una finca de 13 hectáreas ubicada en la localidad sevillana de Carmona y en un cultivo de almendros.
Aplicando la Inteligencia Artificial han logrado desarrollar “modelos de predicción del contenido volumétrico de agua disponible en el suelo para el cultivo utilizando variables clave como precipitación, evapotranspiración, coeficiente de cultivo específico para el almendro, y el contenido de agua. Estos modelos, basados en el análisis de datos climatológicos, permiten anticipar las necesidades hídricas de los cultivos y optimizar el uso del riego”, relatan desde GMW.
La predicción del contenido de agua en el suelo no sólo ayuda a anticipar las necesidades de riego, sino que también contribuye a hacer un uso más eficiente y eficaz del agua de riego al adaptar las prácticas agrícolas a las condiciones climáticas previstas, explican. Aunque los resultados de las simulaciones siempre requieren una validación en campo, “éstos son muy alentadores y pueden ser utilizados posteriormente para optimizar el uso del regadío, asegurando un uso eficiente y sostenible del recurso hídrico”.
“Se han utilizado datos históricos acumulados para desarrollar una simulación lo más realista posible y cuando hablamos de validación nos referimos, principalmente, a que los algoritmos desarrollados actúen sobre datos en tiempo real”, explica el director del Sector Industria de Secure e-Solutions de GMV y coordinador de AgrarIA, Miguel Hormigo, que resalta que “por supuesto el proyecto es extrapolable a otro tipo de cultivos y plantaciones, realizando los cambios para adaptarlo a los nuevos entornos”.
“El proyecto no requiere un coste relevante: utilizamos Inteligencia Artificial para desarrollar algoritmos que parten de datos de varias fuentes, unos adquiridos mediante sensores en las plantaciones y otros de diversas fuentes externas (clima, bases de datos externas agroclimáticas, maquinaria, etc.)”, continúa Hormigo.
Aunque los resultados tengan que ser validados en el campo, “ha sido un gran éxito”, especialmente porque su objetivo es investigar en tecnologías relacionadas con la Inteligencia Artificial aplicables al sector agroalimentario que “sean disruptivas y puedan generar una mayor competitividad y productividad en el sector”.
El proyecto AgrarIA es “de investigación industrial”, explica Hornigo, buscar esas aplicaciones y conseguir que esas tecnologías pueden ofrecer soluciones a la crisis hídrica, pero “desde GMV consideramos que el fruto de esta investigación puede seguir evolucionando para conseguir desarrollar, en un futuro próximo, un producto o servicio donde la Inteligencia Artificial, como tecnología vertebral, genere un valor diferencial para nuestros clientes”, apunta.
Entre las investigaciones incluidas dentro de AgrarIA está también la gestión de imágenes por satélite para calcular el aforo de la cosecha, la aplicación de la computación cuántica a la gestión de imágenes por satélite para predecir el rendimiento de cultivos mediante aprendizaje automático, la robótica autónoma para optimizar la producción agraria, el desarrollo de biopesticidas y su distribución mediante drones y posicionamiento preciso, así como la utilización de visión artificial para el reconocimiento de productos y su clasificación en supermercados, entre otras aplicaciones.
