Hay quienes dicen que la inteligencia artificial es el futuro. Hay quienes dicen que es el presente. Están también los que dicen que es solo un buscador muy rápido que no razona. Lo cierto es que hay cada vez más desarrollos basados en esta tecnología de aplicación concreta en el sector agropecuario.
Pioneros en esto fueron algunos impulsos en la maquinaria agrícola, en recolección y análisis de datos, mapeos, aplicaciones de químicos, entre otros. Casi a diario se empiezan a escuchar grandes propuestas basadas en la IA.
En el sur, el INTA no se olvidó de los invernaderos, y presentó un desarrollo tecnológico para automatizar el riego, en conjunto con una empresa privada, Autoplants. Entre ambos desarrollaron un sistema para el riego inteligente de cultivos en invernaderos.
El dispositivo busca resolver la pérdida de recursos hídricos, el tiempo de trabajo para los horticultores y de calidad de los cultivos. Especialistas del INTA Esquel, Chubut, en el marco del Nodo de Innovación Patagonia, proponen esta herramienta para optimizar el uso del agua y mejorar la calidad de los cultivos, con datos recogidos de distintos sensores (humedad del suelo, temperatura y humedad del ambiente) y un post procesamiento impulsado por Inteligencia Artificial (IA) que puede decidir automáticamente el mejor momento para regar los cultivos.
“Gracias a los sensores que recogen datos continuamente y a la IA integrada en el dispositivo, el sistema puede generar un calendario de riego que se ejecuta de forma automática, abriendo y cerrando electroválvulas conectadas al riego por goteo”, indicó Eduardo Miserendino, extensionista del INTA Esquel, quien señaló que “la Inteligencia Artificial analiza los datos y determina con precisión cuándo y cómo debe realizarse el riego, posee también un caudalímetro digital que registra la cantidad de agua erogada”.
Por su parte, Julián Mauro, encargado de llevar adelante la empresa startup, detalló: “Además, nuestra aplicación móvil incluye una funcionalidad que permite al productor configurar su dispositivo de riego de manera personalizada”.
A través del Crop Profile, se puede elegir entre 170 cultivos diferentes, lo que permite que el sistema ajuste los parámetros de riego según las necesidades específicas de cada cultivo. Esto optimiza el uso del agua y asegura un riego eficiente, adaptado a las condiciones ideales para el crecimiento de las plantas.
“El sistema es recomendado para todos los cultivos que se hacen bajo cubierta”, explicó Miserendino y enumeró que “puede aplicarse para el tomate, la lechuga o las frutillas y todo cultivo que se trabaje en invernáculos. El gran beneficio para el productor es que economiza notablemente el tiempo y la calidad de riego”.
Los controladores se conectan a internet mediante Wi-Fi o 4G automáticamente. “Gracias a esto, los productores tienen acceso en tiempo real a los datos recolectados por los sensores y a las predicciones que realiza la IA. Desde la app o la web, pueden visualizar gráficos con pronósticos de hasta 72 horas en los que se muestra la temperatura, la humedad, el consumo de agua en cada ciclo de riego y su rendimiento por hectárea”, señaló Mauro.
A diferencia de otros productos de riego automatizado disponibles en el mercado, con temporizadores para regar, estos controladores de riego Inteligente utilizan sensores para detectar cuáles son las necesidades específicas de cada cultivo.
“La IA integrada en el producto ayuda al productor a estar informado sobre las variaciones en el clima y ayuda al propio equipo a tener más contexto sobre el cultivo para realizar un riego más preciso”, señaló el especialista del INTA.
En la región patagónica el agua es un problema ya que muchos de los productores no tienen una fuente de agua constante y abundante. Por ello, esta tecnología propuesta a partir del asesoramiento del INTA permite que, a pesar de este problema, los productores no derrochen agua y la puedan utilizar de manera eficiente.
En este sentido, el sistema ofrece 4 beneficios principales para los productores. Por un lado, les permite despreocuparse del riego, debido a que el equipo se encarga de manera automática de realizarlo cuando es necesario, es decir, el productor no debe regar manualmente los cultivos y puede destinar ese tiempo a otras tareas.
Por otro lado, el controlador de riego administra el agua de una manera inteligente, permitiendo que incluso aquellos productores que no cuentan con una fuente de agua abundante puedan tener la mejor calidad de cultivos. Esto también significa que las plantas no sufren de estrés hídrico, ni de reducción foliar, un fenómeno que ocurre cuando las temperaturas son muy altas y el cultivo no tiene a su disposición agua para realizar la fotosíntesis.
Finalmente, la Inteligencia Artificial genera predicciones (pronósticos) sobre la temperatura, humedad y el consumo de agua, lo que le permite al productor tomar decisiones con varios días de antelación. Esto es especialmente útil para aquellos productores que requieren de camiones cisterna para abastecerse de agua, o para aquellos que desconocen los momentos del día en donde se deben abrir o cerrar las ventanas de los invernaderos. “En este contexto, la eficiencia y sostenibilidad son ejes fundamentales de este trabajo. Tanto como la gestión precisa y automatizada de riego en cultivos bajo cubierta”, indicó Mauro.
Los controladores de riego inteligentes fueron diseñados para el cultivo de hortalizas en invernaderos, microtúneles o cualquier otro sistema productivo que utilice riego por goteo; sin embargo, luego de algunas pruebas, se constató que se pueden utilizar en varios cultivos extensivos que requieren de un riego preciso, por ejemplo, la vid y el pistacho.
Por otra parte, el Nodo de Innovación Patagonia de INTA y Autoplants trabajan también en un sistema de predicción diseñado para los productores patagónicos, una región donde las heladas son un desafío constante y donde un pequeño error puede arruinar años de esfuerzo.
Los dispositivos cuentan con sensores de temperatura y humedad que miden las condiciones ambientales cada 30 segundos. Estos sistemas utilizan algoritmos de Machine Learning (Inteligencia Artificial) para reconocer patrones climáticos y realizar predicciones sobre las futuras heladas, similar a un pronóstico del clima, pero con datos específicos del espacio productivo, en lugar de depender de una estación meteorológica que podría estar distante de la zona.
Al reconocer una helada, se encienden las bombas y/o se abren las electroválvulas, permitiendo que se cree una película de agua sobre las hojas de las plantas expuestas al frio. La pulverización de agua crea una fina capa de hielo en los cultivos, que los protege de las bajas temperaturas. Cuando la temperatura asciende, el sistema se apaga automáticamente permitiendo que ese hielo se descongele con el propio sol de la mañana.
Estos sistemas anti-heladas se diseñaron para el uso exclusivo de producción extensiva, particularmente en viñedos, pistachos y fruta fina.
