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Desarrollado por AINIA

Proyecto CERES: reducir hasta un 60% el uso de fitosanitarios

Redacción Tierras01/07/2021

Se trata de un dispositivo de teledetección para el diagnóstico de cultivos en tiempo real basado en tecnologías fotónicas e inteligencia artificial. El uso de este sistema, dependiendo del tipo de cultivo, permite reducir entre un 10% y un 60% el uso de fitosanitarios, así como reducir las horas de trabajo y combustible de la maquinaria agrícola.

AINIA ha desarrollado un sistema de teledetección compacto para controlar enfermedades de cultivos en explotaciones agrícolas. Esta tecnología permite, en tiempo real, detectar, evaluar y diagnosticar enfermedades, plagas y daños en los árboles, para una mejor gestión de los cultivos.

Los resultados del proyecto CERES, impulsado por IVACE, a través de fondos FEDER, se han presentado hoy en una jornada demostrativa a la que han asistido el presidente de AVA-ASAJA, Cristóbal Aguado y la directora general de AINIA, Cristina del Campo.

Este dispositivo, diseñado y desarrollado por AINIA, está compuesto por tecnologías fotónicas e inteligencia artificial que permiten la caracterización de los cultivos mediante la combinación de robótica móvil (drones y AGV), fotónica (cámaras hiperespectrales, termografía y LIDAR) y software de análisis basado en Inteligencia Artificial.

Caracterización de los cultivos mediante el empleo de la robótica móvil
Caracterización de los cultivos mediante el empleo de la robótica móvil.

Según ha explicado el técnico del departamento de Tecnologías de automatización de procesos y sensores Espectrales de AINIA, Edgar Llop, “las tecnologías hiperespectrales captan información química de los cultivos que nos permiten hacer diagnósticos sobre la salud de las plantas y sus necesidades de nutrientes o la detección de plagas y enfermedades; y con la tecnología LIDAR (tecnología láser) obtenemos imágenes 3D para segmentar los árboles y calcular su distribución volumétrica para, por ejemplo, la correcta aplicación de fitosanitarios. La información obtenida se procesa a través de algoritmos de inteligencia artificial para extraer conclusiones que nos ayudan a tomar las decisiones más acertadas para la gestión de los cultivos”.

Así, el uso de este dispositivo ha añadido Edgar Llop, “permite adaptar los tratamientos fitosanitarios, según la morfología de cada uno de los árboles; lo que puede suponer un ahorro de entre un 10 y un 60% fitosanitarios, muchas menos horas de trabajo por parte del agricultor, así como una reducción del combustible para máquinas agrícolas por cada hectárea de cultivo”.

Avanzando en la Agricultura 4.0

En los próximos 30 años la demanda de alimentos aumentará en un 70%, según datos de la ONU. Este mismo organismo alertaba recientemente de la necesidad de adoptar las medidas adecuadas ante la previsión para 2050, de que los rendimientos de los cultivos a nivel mundial caerán un 10% y algunos sufrirán una reducción de hasta el 50%, poniendo en peligro el abastecimiento de alimentos, por lo que será necesario no sólo aumentar y mejorar la producción, sino también limitar su impacto en el medio ambiente.

La agricultura 4.0 hace posible hacer frente a los retos a los que se enfrenta el sector agroalimentario, sobre todo, a los relacionados con el cumplimiento de la Agenda 2030 y los ODS (aprovechamiento de recursos, ahorro de energía y combustible, reducción el impacto medioambiental…).

Entre las ventajas que la agricultura 4.0 supone para el trabajo en el campo se encuentra la toma de decisiones objetivas para una mejor gestión de los cultivos, que redunde en la optimización de los recursos. “Podemos gestionar insumos como el agua, los fertilizantes o los fitosanitarios y aplicarlos donde son más necesarios y en el momento en el que son más necesarios. Por tanto, reducimos el gasto, aumentamos la rentabilidad y ayudamos a que los cultivos sean más sostenibles”, ha señalado Llop.

La unidad desarrollada puede instalarse en la maquinaria agrícola, lo que permite el diagnóstico en tiempo real. Así, ha explicado Edgar Llop, “podemos integrar esta tecnología, por ejemplo, en un tractor, desde donde este dispositivo capta la información tanto física como química de los cultivos, la procesamos mediante algoritmos de inteligencia artificial, y le da la orden al equipo de aplicación de cuál es la dosis justa de fitosanitarios que debe aplicar a cada uno de los árboles”

En el marco del proyecto CERES, promovido por IVACE con el apoyo de fondos FEDER, AINIA ha colaborado con AVA-ASAJA, Anecoop, Cajamar, Fede, Robotnik, Htec y Sinfiny Robotics.

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