La Universidad de Sevilla está trabajando en el desarrollo de una plataforma inteligente para la implantación de un nuevo modelo productivo de agricultura ecosostenible que permita avisar al agricultor para que adopte las medidas oportunas y conseguir así un cultivo más sostenible.

Expertos que trabajan en este proyecto.

Este proyecto se denomina iAgri y la US lo está desarrollando junto a Econatur, empresa de biotecnología que promueve un modelo de agricultura ecosostenible basado en la innovación, el diseño de insumos naturales y el desarrollo de procesos biotecnológicos; y Solutia Digital Health, empresa que elabora soluciones innovadoras basándose en tecnologías de última generación como el Big Data.

Por su parte, la Universidad de Sevilla proporciona el conocimiento en el área de la IoT (Internet de las Cosas), modelado de sistemas, inteligencia artificial y edge computing, siendo los responsables los profesores Ramon González Carvajal (Departamento de Ingeniería Electrónica) y Rubén Martín Clemente (Departamento de Teoría de la Señal), quienes están apoyados por los investigadores contratados Lucía Baeza y Pedro Blanco.

Durante el desarrollo del programa se elaborará un algoritmo de inteligencia artificial que analice datos de sensores instalados en la finca de La Añoreta (Córdoba) y que emule el conocimiento de los expertos para informar al agricultor de las distintas situaciones que se estén dando en las plantaciones. Concretamente, se analizan datos de distintos tipos de cultivos como pueden ser trigo, almendro o tomate y se miden magnitudes como la temperatura ambiental, cantidad de precipitaciones, humedad, presión o salinidad.

Alertar al agricultor 

Con estas medidas y su posterior análisis, se investigarán las relaciones que permitan predecir riesgos bióticos como plagas o enfermedades y riesgos abióticos como estrés hídrico, estrés por radiación solar, estrés por salinidad, escaso desarrollo vegetativo o fallo en el cuajado de frutos. El algoritmo deberá alertar al agricultor de los posibles riesgos que puedan darse en el futuro anticipándose y de esta forma permitiendo evitar posibles daños en los cultivos. También, dependiendo del riesgo, se hará la recomendación correspondiente que señalen los especialistas.

Gráfica de correlación entre el número de aplicaciones y el peso.

Asimismo, se analizarán datos relacionados con el manejo de los cultivos, tales como el volumen, la dosis y el número de aplicaciones de los insumos agrícolas. Se investigará en las relaciones entre estos insumos y la producción, el peso, el calibre de los frutos o el volumen, entre otras magnitudes. Las correlaciones que encuentre el algoritmo con estas variables se utilizarán para predecir éstas y poder notificar al agricultor en caso de que sea necesario llevar a cabo acciones correctoras.

Gráfica de correlación entre el número de aplicaciones y el peso

Otro de los objetivos que persigue el proyecto iAgri es determinar si el cultivo es sostenible o no analizando las medidas de los sensores. Se prestará principal atención a los sensores colocados a distintos niveles de profundidad junto a las raíces de los cultivos, ya que  proporcionan la información si sobre los fertilizantes aplicados se están adhiriendo únicamente a la planta o si por el contrario se está produciendo algún filtrado al suelo y como consecuencia el cultivo es poco sostenible. La función del sistema de inteligencia artificial será evaluar la situación y avisar a el agricultor para que tome las medidas oportunas que indiquen los expertos.

El proyecto iAgri se enmarca en el desarrollo de actividades innovadoras en cooperación, enfocado en investigación industrial. Está financiado por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo dentro del programa de apoyo a las Agrupaciones Empresariales Innovadoras (AEI) y tiene por objeto a la mejora de la competitividad de la industria española.