La Inteligencia Artificial, que se refiere a la capacidad de las máquinas para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, la toma de decisiones y la resolución de problemas, está jugando un papel crucial en esta transformación. En la agricultura, la IA se utiliza para optimizar diversas prácticas, desde la siembra y la cosecha hasta la gestión del riego y la salud de los cultivos. La combinación de digitalización e IA está revolucionando la agricultura, permitiendo a los agricultores tomar decisiones más informadas y mejorar la eficiencia de sus operaciones.

En lo que al uso del agua en el sector agrícola se refiere, según datos oficiales del Ministerio de Transición Ecológica (MITECO), la agricultura es el sector que más agua precisa, en torno a un 80%. Por ello, y sin dejar de lado el aprovechamiento del impacto de la Inteligencia Artificial en otras prácticas agrícolas, es fundamental buscar formas eficientes para el aprovechamiento de este recurso vital, como estas formas que proponemos de ahorrar agua en la agricultura gracias a la IA:

Uno de los beneficios más significativos de la IA en la agricultura es la optimización del uso del agua. Las herramientas basadas en IA pueden analizar datos meteorológicos, del suelo y de los cultivos en tiempo real para determinar la cantidad exacta de agua que necesitan los cultivos en cada momento. Esto no solo ahorra agua, sino que también mejora la salud de los cultivos y aumenta el rendimiento agrícola.

En este campo podemos destacar apps móviles que están transformando el riego como el caso de Yara ImageIT, que ayuda a medir y hacer seguimiento de las actualizaciones de nitrógeno en los cultivos; o de Manna Irrigation Intelligence, que ofrece recomendaciones y planificación del riego junto con mapas de monitoreo de cultivos; o también SIAR App, que permite calcular cuánto hay que regar y qué cantidades aplicar a los distintos tipos de cultivo.

La IA permite la monitorización constante de los cultivos a través de sensores y drones equipados con cámaras y otros dispositivos de recolección de datos. Estos sensores pueden medir la humedad del suelo, la temperatura, la humedad del aire y otros parámetros vitales. La información recopilada se analiza mediante algoritmos de IA para proporcionar recomendaciones precisas sobre cuándo y cómo regar los cultivos. Esto ayuda a los agricultores a tomar decisiones informadas y a reaccionar rápidamente ante cualquier cambio en las condiciones ambientales.

Un ejemplo de ello son los sistemas implantados por empresas de la región como UtilTech que utilizan la IA de AGRAI, una aplicación de agricultura de precisión que monitoriza y predice parámetros agronómicos clave de los cultivos. Utilizando IA, AGRAI combina datos históricos, información meteorológica e imágenes multiespectrales para ofrecer información personalizada sobre el rendimiento histórico de la parcela y su evolución durante la campaña.

Esta aplicación permite a los agricultores gestionar eficientemente sus parcelas, detectar zonas problemáticas y reducir insumos y costes de producción. Al proporcionar predicciones precisas con meses de antelación, reduce la incertidumbre y permite a los agricultores actuar proactivamente. Esta herramienta ayuda a los trabajadores del campo a identificar las necesidades hídricas exactas de cada zona del cultivo, optimizando así el uso del agua.

La IA también está revolucionando la predicción meteorológica. Los modelos de IA pueden analizar grandes volúmenes de datos históricos y actuales para prever las condiciones meteorológicas con mayor precisión. Esto permite a los agricultores planificar mejor sus actividades de riego y reducir el desperdicio de agua. En regiones donde las condiciones climáticas pueden ser impredecibles, esta capacidad es invaluable.

Por ejemplo, aplicaciones como Rain Alarm envían alertas en tiempo real sobre la predicción de lluvia en una zona determinada. Estas alertas permiten a los agricultores ajustar sus planes de riego según las condiciones climáticas esperadas, evitando el riego innecesario cuando se anticipan lluvias y optimizando así el uso del agua.

La aplicación de la Inteligencia Artificial puede ser un efectivo salvavidas para los campos, en todas sus áreas agrícolas, como ya mostramos en este artículo pasado de Bilib, “Agrotech: soluciones para mejorar la eficiencia de las explotaciones agrícolas a través de la tecnología y la inteligencia artificial”, hablamos de las soluciones que puede aportar la tecnología y sus distintas aplicaciones en otros procesos agrícolas.

Otras áreas de la agricultura donde la IA se está aplicando de manera eficiente son:

• Gestión de plagas y enfermedades: La IA puede analizar imágenes de cultivos para identificar signos tempranos de enfermedades y plagas, permitiendo una intervención rápida y efectiva.
• Optimización de la siembra: Algoritmos de IA pueden recomendar los mejores momentos y métodos para sembrar, basándose en datos históricos y actuales del clima y del suelo.
• Automatización de la cosecha: Maquinaria inteligente equipada con IA puede cosechar cultivos con precisión y eficiencia, reduciendo la dependencia de la mano de obra manual.

Los sensores de humedad del suelo son dispositivos que se colocan en el suelo para medir su contenido de agua. Estos sensores pueden estar conectados a sistemas de riego automatizados que utilizan algoritmos de IA para determinar cuándo y cuánta agua aplicar a los cultivos. Los datos en tiempo real proporcionados por estos sensores permiten un riego preciso y eficiente, reduciendo el desperdicio de agua y mejorando la salud de los cultivos.

Estos sensores detectan tanto el exceso como el déficit de humedad en relación con la capacidad del campo y el punto de marchitez, adaptándose a las necesidades específicas de cada cultivo y terreno. Esta información permite ajustar los ciclos de riego, incluyendo la cantidad, frecuencia y duración, para asegurar que los cultivos reciban la cantidad óptima de agua. Además, los sensores ayudan a mantener los niveles de salinidad adecuados y proporcionan datos sobre la temperatura del suelo, lo que es crucial para prevenir heladas y optimizar la aplicación de abonos y tratamientos.

El riego por goteo inteligente es una técnica que permite suministrar agua directamente a las raíces de los cultivos, minimizando la evaporación y el desperdicio. Los sistemas de riego por goteo inteligentes están equipados con sensores y controladores basados en IA que ajustan automáticamente el flujo de agua según las necesidades específicas de los cultivos.

Los drones agrícolas equipados con cámaras de alta resolución y sensores avanzados son una herramienta poderosa para la monitorización de cultivos. Estos drones pueden volar sobre los campos y capturar imágenes detalladas que se analizan mediante algoritmos de IA para detectar problemas como la falta de agua, enfermedades y plagas. Además, los drones pueden ayudar a mapear las áreas que necesitan más riego, lo que permite una aplicación más precisa del agua.

Gracias al uso de big data e inteligencia artificial, estas herramientas permiten obtener información precisa sobre la falta de riego, deficiencia de nutrientes y alertas de plagas antes de que sean visibles a simple vista.

Las plataformas de gestión agrícola basadas en IA integran datos de diversas fuentes, incluyendo sensores de suelo, datos meteorológicos y drones, para proporcionar una visión holística de la salud y las necesidades de los cultivos. Estas plataformas ofrecen recomendaciones personalizadas sobre el riego y otras prácticas agrícolas, lo que ayuda a los agricultores a tomar decisiones más informadas y eficientes. Algunas de las plataformas más actuales son:

• Agroptima: Este software en la nube permite gestionar todas las labores del campo desde el móvil, incluyendo la geolocalización de parcelas, informes fitosanitarios, cuadernos de campo, control de stock y costes, y puede funcionar offline.
• Tambero: Es un software de gestión agrícola gratuito y profesional, que se puede usar en ordenadores, tablets o teléfonos móviles y permite manejar parcelas, datos meteorológicos, historiales de cultivos, entre otros, proporcionando una solución completa para la gestión agropecuaria.
• Auravant: Plataforma que facilita el seguimiento y toma de decisiones en la producción de cultivos, integrando datos satelitales y georreferenciados. Proporciona a los agricultores las herramientas necesarias para optimizar sus operaciones y mejorar la eficiencia y sostenibilidad de sus explotaciones agrícolas.

Modelo MOPECO

La Universidad de Castilla-La Mancha, a través del Centro Regional de Estudios del Agua (CREA), ha desarrollado el modelo MOPECO para la optimización económica del riego. Este modelo ayuda a la toma de decisiones relacionadas con el uso del agua, mejorando el rendimiento, la rentabilidad y la sostenibilidad de las explotaciones agrícolas. MOPECO es una herramienta informática gratuita que permite a los agricultores usar únicamente el agua que necesitan, logrando una eficiencia óptima en el uso de este recurso vital.

Proyecto HOPE

El proyecto HOPE, financiado por la Agencia Estatal de Investigación (AEI), es una iniciativa destacada que aborda la relación entre el agua y la energía en el regadío, con el objetivo de aumentar la eficiencia del riego agrícola y reducir costes y emisiones de CO2. Liderado por los grupos de Hidráulica y Riegos de la Universidad de Córdoba y Precisión Agroforestal y Cartográfica de la Universidad de Castilla-La Mancha, HOPE desarrolla un modelo holístico de riego de precisión para una agricultura más resiliente y neutra en emisiones.

Queda contrastado que la integración de la Inteligencia Artificial en las técnicas de riego y otras prácticas agrícolas está ayudando a abordar la escasez de recursos hídricos y está impulsando una agricultura más sostenible y productiva. A través de la optimización del uso del agua, la monitorización precisa de los cultivos y la predicción de condiciones meteorológicas, la IA está ayudando a los agricultores a mejorar sus prácticas y a hacer frente a los desafíos del cambio climático y la escasez de recursos.

Las tecnologías y herramientas basadas en IA, como los sensores de humedad del suelo, los sistemas de riego por goteo inteligente, los drones agrícolas y las plataformas de gestión agrícola, están demostrando ser fundamentales para mejorar la eficiencia y sostenibilidad de la agricultura a nivel nacional.

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