La aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) en la agricultura permitirá conseguir ahorros de hasta un 10% de agua para riego sin comprometer la producción y rendimiento de los cultivos, según estima el Grupo de Trabajo de IA de la Federación Nacional de Comunidades de Regantes (FENACORE), que destaca el potencial de esta tecnología para optimizar recursos, mejorar la sostenibilidad y afrontar los retos del cambio climático.
Así, el uso de la IA con la incorporación de sensores e imágenes satelitales también está marcando un antes y un después en el mantenimiento predictivo. Estas tecnologías permiten detectar de manera temprana problemas como el taponamiento de aspersores antes de que afecten al rendimiento de las explotaciones. Además, algoritmos avanzados como redes neuronales y modelos Transformer están facilitando la predicción de la demanda hídrica con un nivel de precisión sin precedentes, mejorando así la planificación y el uso sostenible de los recursos.
Los avances no se limitan al análisis de datos. Los gemelos digitales -modelos virtuales que simulan escenarios de riego en tiempo real- permiten ajustar parámetros de forma dinámica según las necesidades específicas del cultivo. Al mismo tiempo, el mapeo inteligente identifica las infraestructuras y zonas de cultivo activas, incluso en áreas remotas o de difícil acceso, mejorando la gestión global de los sistemas de regadío.
De igual modo, los sistemas automatizados adaptativos integran datos climáticos, energéticos y agronómicos para optimizar el uso de recursos, estableciendo un nuevo estándar en eficiencia agrícola, por ejemplo, a través de modelos de IA especializados en el área de la hidrodinámica, que evalúan el desempeño de la red constantemente, y van integrando comportamientos específicos provenientes de informaciones que se le dan, incluso en lenguaje natural, con la nueva potencia de la IA generativa. El objetivo es que la red aprenda a ser eficiente por refuerzo y por análisis de sus propios resultados, en lugar de tener que estar constantemente parametrizándola.
Pues bien, en el marco de la digitalización del campo, FENACORE pide reforzar la apuesta por la formación de los agricultores para generalizar y acelerar la aplicación de estas tecnologías, que no está exenta de desafíos. A su juicio, el impulso de planes formativos a medida contribuiría a vencer la resistencia al cambio y la falta de familiaridad con estos avances tecnológicos, que continúan siendo barreras importantes en el sector primario, al igual que la gestión de grandes volúmenes de datos en tiempo real.
En el contexto internacional, China y la Unión Europea lideran las inversiones en IA aplicada al regadío, demostrando la importancia de un respaldo decidido tanto público como privado.
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