LIFE-ACCLIMATE, resiliencia ante las condiciones cambiantes provocadas por el cambio climático

Tras más de un año de desarrollo tecnológico, diseño de modelos de inteligencia artificial y construcción de la infraestructura digital necesaria, el consorcio del proyecto, coordinado por la Universidad de Almería y formado por la Fundación Grupo Cajamar, la Universidad Politécnica de Madrid, el Centro Tecnológico de Componentes y empresas tecnológicas como como Innovalia, Alerion Technologies, Agrobío y Domca, ha dado el salto a la fase de demostración en campo con tres invernaderos piloto.

El proyecto LIFE-ACCLIMATE, enfocado a dotar a la agricultura de invernadero de herramientas para adaptarse de forma sostenible a las condiciones cambiantes provocadas por el cambio climático, ha alcanzado un punto de inflexión, después de más de un año de desarrollo, al pasar a la fase de demostración a pie de campo, mediante pruebas en tres invernaderos piloto. Estas fincas ya tienen cultivo de tomate y en ellas se están llevando a cabo las primeras misiones con robots terrestres y drones aéreos.

La iniciativa arrancó en en septiembre de 2024 y se extenderá hasta julio de 2028, con una duración total de 47 meses. Los principales objetivos del proyecto son:

• Desarrollar y demostrar soluciones tecnológicas que permitan a los invernaderos adaptarse de manera eficiente a las nuevas condiciones climáticas.
• Mejorar la productividad y reducir el consumo de recursos como el agua y la energía.
• Replicar estas soluciones en otros contextos y regiones europeas para contribuir a la resiliencia climática de la agricultura en el continente.

Con un presupuesto de más de 4,4 millones de euros, financiado al 60% por la Comisión Europea, el proyecto LIFE-ACCLIMATE está integrado por once socios. La coordinación corre a cargo de la Universidad de Almería y el resto de componentes son la Asociación Innovalia, la Fundación Grupo Cajamar, la Universidad Politécnica de Madrid, el Centro Tecnológico de Componentes, Alerion Technologies, Agrobío, Domca, AGrowingData, Garaia y Acorde - Space & Defence RF Experts.

La iniciativa se centra en seis objetivos estratégicos para mejorar la agricultura en invernaderos:

1. Incrementar el rendimiento de los cultivos: Utilice sistemas de monitoreo avanzados, incluidos robots terrestres y aéreos, para lograr un aumento del 25% en el rendimiento de los cultivos.
2. Mejorar la eficiencia del agua: Implementar estrategias de riego de precisión y fertirrigación, reduciendo el consumo de agua en un 25%.
3. Mejorar la eficiencia energética: Optimizar el uso de la energía para calefacción, refrigeración e iluminación mediante controles basados en inteligencia artificial, con el objetivo de lograr una reducción del 25% en el consumo de energía.
4. Eliminar el uso de pesticidas: Implementar pesticidas de base biológica y sistemas avanzados de MIP/MID para eliminar los pesticidas químicos y reducir el impacto de las plagas en un 50%.
5. Optimizar la gestión de nutrientes: Desarrollar técnicas de precisión para optimizar el uso de fertilizantes y reducir la pérdida de nutrientes en un 20%.
6. Reducir las emisiones de gases de efecto invernadero: Adoptar prácticas sostenibles para reducir las emisiones de gases de efecto invernadero en un 20%.

A finales de 2025, la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) acogió la Tercera Asamblea General del proyecto, que reunió a representantes de los once socios del consorcio, que revisaron el estado de cada paquete de trabajo, los retos técnicos surgidos y la hoja de ruta para los próximos meses. Entre las conclusiones más relevantes destaca la confirmación de que la primera campaña de cultivo se dedicará fundamentalmente a la generación de datos e imágenes en condiciones reales para alimentar el entrenamiento de los modelos de IA.

De forma paralela, estos modelos irán evolucionando a lo largo de la campaña, comenzando a generar predicciones progresivamente más robustas a medida que se incorporen nuevos datos y se refine su ajuste. El objetivo es que, al final de esta primera campaña, los modelos alcancen un grado de madurez suficiente para su plena operatividad. En esta misma línea, el Sistema de Soporte a la Decisión (DSS), con todas sus funcionalidades de recomendación, deberá estar operativo antes de junio de 2026, coincidiendo con la finalización de la primera campaña.

También se abordaron cuestiones estratégicas como la planificación del primer reporting técnico y financiero previsto para julio de 2026, la coordinación de las misiones robóticas entre los distintos pilotos y los ajustes necesarios en los sistemas de navegación y captura de imágenes para adaptarse a las condiciones reales de los invernaderos.

La primera línea de trabajo, liderada por Innovalia con la participación de prácticamente todo el consorcio, tenía como objetivo poner en marcha la maquinaria tecnológica del proyecto: robots, modelos de IA, infraestructura de datos y sistema de soporte a la decisión. Los avances han sido notables en todos los frentes.

En el ámbito de la robótica terrestre, el proyecto avanza en la validación de distintas estrategias de navegación y adquisición de datos adaptadas a las condiciones reales de los invernaderos piloto. Entre las opciones estudiadas se incluyen, por un lado, el seguimiento de referencias visuales en el entorno, y por otro, sistemas de posicionamiento basados en balizas UWB (Ultra-Wideband), especialmente útiles en escenarios donde la señal GPS no está disponible o resulta limitada. Estas plataformas integran sensores para la medición de variables ambientales, como temperatura, humedad, radiación y CO₂, así como cámaras hiperespectrales capaces de proporcionar información de alto valor sobre el estado fisiológico y sanitario de las plantas. Durante este periodo, el consorcio ha continuado trabajando en la adaptación y ajuste de estas soluciones para su despliegue eficaz en las campañas experimentales.

En cuanto a la robótica aérea, Alerion ha puesto a punto dos drones —un DJI Mavic 3M con cámara multiespectral y un DJI Matrice 4T con cámara térmica— que ya han completado vuelos de prueba en los tres invernaderos piloto. Los resultados obtenidos hasta el momento han sido positivos y muestran que la señal GPS puede mantenerse de forma estable incluso bajo la cubierta de los invernaderos, lo que abre la puerta a la futura planificación de misiones aéreas automatizadas.

Toda la información capturada por robots y drones confluye en el Common Data Server (CDS), una plataforma en la nube desplegada por Acorde Technologies sobre una arquitectura FIWARE. Este servidor centralizado actúa como columna vertebral del proyecto: recibe los datos de las misiones, los almacena, los distribuye a los modelos de inteligencia artificial y alimenta el Sistema de Soporte a la Decisión.

En cuanto a la inteligencia artificial, se han diseñado e implementado tres modelos predictivos complementarios. La Universidad Politécnica de Madrid trabaja en un modelo de detección de plagas y enfermedades que combina el análisis de imágenes hiperespectrales con variables climáticas, y que además se nutre de la información generada por los otros modelos del proyecto para mejorar su capacidad de interpretación y predicción. AgrowingData desarrolla un modelo de predicción de productividad que estima el rendimiento del cultivo a partir de variables agronómicas y ambientales. Por su parte, la Universidad de Almería ha creado un modelo híbrido de clima y gestión de recursos que combina los datos de los sensores fijos del invernadero con predicciones meteorológicas externas para anticipar las necesidades de ventilación, calefacción y riego.

La segunda línea de trabajo, coordinada por Domca con el apoyo de Agrobío y la UPM, se ha centrado en diseñar las estrategias de manejo integrado de plagas y enfermedades (IPM/IDM) que se aplicarán en los invernaderos piloto. El enfoque de LIFE-ACCLIMATE apuesta decididamente por soluciones respetuosas con el medio ambiente, reemplazando los pesticidas químicos convencionales por alternativas biológicas.

Se ha realizado una evaluación exhaustiva de las principales plagas y enfermedades que afectan al cultivo de tomate bajo invernadero y se han seleccionado pesticidas de base biológica para su control, entre ellos una solución basada en microorganismos y un extracto de bulbo de cebolla (Allium cepa). Paralelamente, se ha definido una estrategia de integración de fauna auxiliar que incluye el uso de abejorros como polinizadores y del depredador Nesidiocoris tenuis como agente de control biológico. Un aspecto clave ha sido la realización de ensayos de compatibilidad que confirman que los productos biológicos seleccionados no interfieren con la actividad de estos organismos beneficiosos, algo fundamental para garantizar un sistema de protección eficaz y equilibrado.

Esta tarea se encuentra en una fase avanzada de definición, aunque su cierre definitivo depende todavía de la información obtenida en las primeras misiones robóticas de la campaña. En estos primeros meses, los recorridos permitirán caracterizar con mayor precisión la distribución espacial de las principales variables climáticas dentro de cada invernadero —como temperatura, humedad o radiación— y confirmar así la segmentación más adecuada en cada caso. Aunque ya se dispone de una base técnica clara sobre cómo abordar esta adaptación y la coordinación entre socios está en marcha, los datos procedentes de estas primeras misiones servirán para validar y afinar la solución antes de completar su implementación.

El hito más visible de este periodo ha sido el comienzo de la fase de demostración en los tres invernaderos piloto del proyecto, situados en localizaciones geográficas y climáticas muy diferentes para garantizar la representatividad de los resultados.

El invernadero piloto de la Fundación Grupo Cajamar, en Almería, fue el primero en iniciar las actividades de demostración. El 14 de enero de 2026 comenzó la plantación de tomate de la variedad SVTH5912 (Seminis), cultivado en suelo desnudo. Este invernadero actúa como un laboratorio vivo donde se ensayan las soluciones digitales y agronómicas en condiciones reales de producción típicas del sureste español.

El 26 de enero de 2026 se inició la plantación de tomate de la variedad Vivalto RZ en sacos de fibra de coco en el invernadero UAL-AgroConnect para el invernadero piloto de la Universidad de Almería. Esta campaña experimental integra investigación aplicada y tecnologías digitales para validar los sistemas de apoyo a la toma de decisiones en aspectos como la eficiencia en el uso del agua, la gestión energética y las estrategias de manejo del cultivo.

El 6 de febrero de 2026, el invernadero comercial de Garaia en Bermeo completó su primera plantación de tomate, cerrando así el inicio de los tres pilotos. Este emplazamiento, en condiciones climáticas atlánticas muy diferentes a las de Almería, resulta especialmente valioso para evaluar la adaptabilidad de las soluciones a distintos entornos y garantizar su escalabilidad y transferibilidad.

Con los cultivos ya establecidos, se han iniciado las primeras misiones tanto con los robots terrestres como con los aéreos. Durante esta primera campaña, el objetivo no es solo recopilar datos ambientales e imágenes de alta calidad, sino también utilizarlos para entrenar progresivamente los modelos de IA, que irán generando predicciones cada vez más precisas a lo largo del ciclo de cultivo hasta alcanzar su plena operatividad al final de la campaña.

En el caso de los drones, las misiones se realizan manteniendo una altura de vuelo estable. En cambio, en el caso del robot terrestre, la toma de imágenes sí se irá adaptando al desarrollo del cultivo: en esta fase inicial, con plantas todavía pequeñas, las capturas se están realizando a una única altura, mientras que a partir de marzo se prevé comenzar la adquisición a dos alturas y, más adelante, incorporar una tercera.

Las principales líneas de trabajo previstas en el proyecto para los próximos meses incluyen:

• Completar las misiones de la primera campaña para seguir generando los datos e imágenes necesarios, avanzar en el entrenamiento de los modelos de IA y producir predicciones cada vez más sólidas, al tiempo que se define la segmentación más adecuada de los invernaderos.
• Finalizar la integración de los modelos de IA en el DSS y completar la incorporación de las funcionalidades de generación de recomendaciones y visualización de KPI, con el objetivo de que el sistema completo esté operativo antes de junio de 2026.
• Avanzar en la implementación de modificaciones en los sistemas de control climático y fertirrigación en los invernaderos piloto durante la campaña, completando antes de junio de 2026 aquellas acciones compatibles con la presencia del cultivo y dejando para la fase final solo aquellos ajustes o intervenciones que no puedan llevarse a cabo mientras el invernadero esté en funcionamiento.
• Se dará comienzo a la segunda campaña de demostración (julio de 2026) con todos los componentes —DSS, modelos de IA, robots autónomos y sistemas de control por zonas— en pleno funcionamiento.
• Elaboración del primer informe técnico y financiero para la Comisión Europea, previsto para julio de 2026.