El cultivo del cereal ha dado un paso más hacia la digitalización gracias al proyecto CERES con el que se pretende anticiparse a la aparición de enfermedades para lograr una gestión eficaz de los tratamientos fitosanitarios y mejorar así la rentabilidad de las explotaciones agrícolas. Desarrollado por SpectralGeo de la mano de Servicios Agrarios Riojanos (SAR), empresa dependiente de la organización agraria ARAG-ASAJA, y la Agrupación Empresarial Innovadora del Sector TIC de La Rioja (AERTIC), este proyecto aplicará la inteligencia artificial a fincas ubicadas en municipios de La Rioja Alta.
En concreto, serán unas 300 hectáreas repartidas en un centenar de parcelas ubicadas entre los términos municipales de Tricio, Casalarreina y Zarratón. «Se analizarán fincas de diferentes tamaños, unas con concentración parcelaria y otras que no; también diferentes tipos de siembra y simiente empleada, así como distintos laboreos y, sobre todo, distintas fechas de siembra», ha señalado Eduardo Pérez, presidente de SAR. «Diferentes factores para estudiar la eficacia de la herramienta y sus resultados».
Con ello se podrán detectar hasta cinco enfermedades diferentes con una antelación de 10 días, por lo que el agricultor podrá adelantarse en el uso del fitosanitario más adecuado para ese tratamiento para evitar aplicarlos fuera de los periodos críticos de incidencia, aumentando a su vez la productividad de sus explotaciones. Este proyecto, cuyo coste asciende a 99.988 euros (el 80 por ciento está subvencionado por el Gobierno regional dentro de la convocatoria de la Consejería de Política Local, Infraestructuras y Lucha contra la Despoblación), cuenta con la colaboración de la Consejería de Agricultura, Ganadería, Mundo Rural y Medio Ambiente, la empresa Trade Corporation International, así como de los Ayuntamientos de Tricio y Casalarreina.
Este modelo de predicción de enfermedades está en fase de desarrollo y será durante este año 2025 cuando se realicen los muestreos para conocer los patrones y poder generar el modelo de intervención, de modo que se emplearán 1.500 datos con los que se validará el proyecto de actuación para la próxima cosecha.
«Esto es una solución digital para minimizar la incertidumbre en el campo porque vamos a tener tiempo para planificar los tratamientos del cereal. Se han diseñado tres fases, partiendo de una primera etapa de toma masiva de datos con 400 puntos de muestreo para conocer la realidad de los cultivos a través de una aplicación para que los técnicos de SAR anoten semana a semana la evolución de las enfermedades. Vamos a conseguir más de 6.000 puntos de muestreo gracias a información de satélite, estaciones meteorológicas públicas y datos topográficos y agronómicos. Todo ello se procesará con inteligencia artificial», ha descrito Carlos Tarragona, director general de SpectralGEO, empresa que este año se encargará de la monitorización.
El siguiente paso será enfrentar la realidad muestreada en el campo a otros muchos parámetros con los que se va a poder predecir las enfermedades a futuro: «Tras la visualización de los datos hay que llevarlo a la práctica de manera que sea algo sencillo para el sector. Se ha planteado una herramienta interactiva que nos permita visualizar los resultados de un vistazo para poder saber el nivel de incidencia y severidad de esas parcelas. Es decir, nos vamos a meter dentro de la finca y asignar las partes más afectadas para ahorrar en insumos y mejorar la rentabilidad».
Tarragona ha apuntado que, hasta ahora, todos modelos predictivos que hay solo advierten del riesgo y se vinculan a estaciones climáticas, pero esta herramienta tendrá en cuenta también la época de siembra y su estado de crecimiento. Por su parte, la secretaria general de AERTIC, Laura Urbieta, ha remarcado la importancia de dar información y formación al sector agrario. «Para nosotros el sector agrario es protagonista de uno de los ejes transversales del proyecto, además de que tenemos en marcha un grupo de agrotecnología que esta acumulando muchos éxitos. Además, la tecnología nos tiene que permitir tener un sector agrario más competitivo y posicionar nuestro sector tecnológico como referente también fuera de nuestras fronteras».
Urnieta ha resaltado que este modelo predictivo, que es escalable a otros cultivos y replicable en otras regionales, emplea la teledetección y el aprendizaje automático para su desarrollo. «Este proyecto supone la modernización del sector cerealista y la generación de nuevas oportunidades de empleo optimizando la gestión agrícola», ha recordado.
