Los “gemelos digitales” basados en Inteligencia Artificial (IA), capaces de “clonar” modelos virtuales a modelos físicos de gestión en áreas como el regadío, ya están llegando al campo de la mano de proyectos llamados a dar un salto cualitativo en el uso eficiente y sostenible de los recursos.
El catedrático del Departamento de Agronomía de la Universidad de Córdoba (UCO), Emilio Camacho, ha expuesto durante su intervención en una mesa redonda sobre IA en el marco de Datagri, que se celebra en Logroño, algunos de los proyectos de investigación en los que están trabajando en este campo de los “gemelos digitales”.
Gracias a la generación de modelos predictivos en base a los datos que van acumulando, estos “gemelos” reproducen virtualmente “cuáles serán las necesidades” de riego de una planta en función de las condiciones climáticas y de suelo en las que se encuentre.
Ese modelo se irá actualizando y recopilando información diariamente para luego conectarse con el campo físico a través de sensores para aplicar el riego de forma más precisa. “De esa forma, el modelo virtual recrea” la realidad física antes de conectarse con ella; algo que hará “cuando haya necesidades de riego”.
A pesar de ello, este experto ha reseñado que el sector agrario aún está “un poco lejos” en el uso de estas tecnologías IA respecto a otras áreas económicas. Pero está seguro de que terminará penetrando porque son herramientas que permiten “tener otra visión y capacidades para predecir y gestionar” las explotaciones.
Un “lenguaje” para los cultivos
Por su parte, el experto en Inteligencia Artificial dentro de la compañía IBM Enric Delgado ha indicado que la IA puede crear un “lenguaje” sobre la configuración de cada campo de cultivo que ayude a “entender mejor cómo gestionarlo”. Esto sirve para “adoptar mejor las decisiones sobre el uso de fertilizantes y estrategias de sostenibilidad”.
También es posible generar modelos de IA para que el proceso de fabricación del amoniaco, componente esencial de los fertilizantes, sea más rápido y menos contaminante a partir del uso de la nitrogenasa. Para ello se requiere recopilar una ingente cantidad de información, algo que es “imposible” para un PC clásico pero que sí se puede a través de modelos de IA.
Un uso integral de la IA
En la mesa redonda sobre Inteligencia Artificial también ha participado la responsable de ventas para España de la tecnológica Hyperplan, Zheni Valerieva, quien ha explicado cómo su compañía ya usa “de forma íntegra” la IA para “muchos” de los servicios que ofrece, desde el mapeo de superficies a modelos de rendimientos en campo.
Hyperplan quiere aportar al agricultora herramientas para afrontar un “entorno muy volátil” debido al cambio climático, a los conflictos geopolíticos y a las nuevas regulaciones comunitarias.
Por su parte, el director del Área de Sistemas Inteligentes del centro tecnológico Gradiant, Daniel García, ha destacado el rol de esta institución para ayudar a las empresas, de la mano de la digitalización, a ser “más competitivos” con el uso por ejemplo de drones para el procesado de imágenes sobre parcelas y cultivos.
No obstante, García ha subrayado que uno de los inconvenientes de estos datos que genera la IA es que pueden tener “sesgo” si se han generado en base al modelo productivo de una región agraria y luego se quiere aplicar en otra región que tiene características distintas.
