La Organización de Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO) señala como principal reto de la agricultura hasta 2050 la capacidad de alimentar a una población mundial creciente que dedica menos tierras al cultivo por habitante, con menos agua salubre, y con una reducción progresiva de la mano de obra. Todo, en un entorno en que el que se exige al sector que sea cada vez más sostenible, tanto social como medioambientalmente.

El sector agrícola valenciano no es ajeno a esta problemática y está en pleno proceso de transformación para, en los próximos años, aumentar su capacidad productiva con menos tierras cultivadas y menor aporte de agua. Controlando además la calidad de sus productos con una reducción, tanto de los nutrientes como del uso excesivo de pesticidas, aumentado a su vez la rentabilidad de su actividad para conseguir una mayor sostenibilidad social.

Para acometer estos retos con garantías es necesario el desarrollo e implantación de técnicas de Agricultura de Precisión, con extraordinario potencial en el campo valenciano, que logre abordar de manera eficiente la gestión de parcelas y cultivos sobre la base de la observación, la medida y la actuación frente a la variabilidad inter e intracultivo.

Herramientas tecnológicas para la toma de decisiones

Un ejemplo de estas tecnologías aplicadas es el proyecto iDrone Hyperspectral Analytics, desarrollado durante dos años por Ainia. Un modelo demostrativo de Agricultura de Precisión basado en sensores de visión hiperespectral; en vehículos no tripulados, como drones y robots autónomos, así como en la aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial y Big Data Analytics, dirigidos a profundizar en la caracterización de cultivos clave en la Comunidad Valenciana.

Esta investigación, que contó con la participación de AVA-Asaja, Anecoop y Fundación Cajamar, desarrolló una tecnología capaz de captar información física y bioquímica con una resolución espacial y espectral que, hasta la fecha, no se había logrado. Esto ha permitido obtener información detallada y específica de cada cultivo, por ejemplo, estimando el volumen foliar de cada planta para ajustar los nutrientes los tratamientos fitosanitarios o la medida del aforo o carga de fruta de cada árbol para estimar la producción de la cosecha. Además, se ha desarrollado tecnología capaz de obtener una perspectiva global de todos los factores que pueden influir en las explotaciones agrarias: meteorología, plagas o información de mercado.

De este modo, esta tecnología se convierte en clave en la toma de decisiones y recomendaciones de actuación, mecanización y automatización de operaciones agrícolas. El agricultor podrá aplicar tratamientos fitosanitarios a cada planta o cultivo según sus necesidades, o decidir el momento óptimo de recolección de manera selectiva, entre otras ventajas, haciendo un seguimiento y diagnóstico individualizado.

Además, la aplicación de nuevos dispositivos avanzados hace posible, de una manera sencilla, interactuar con el sistema inteligente a través de asistentes de voz o ver información detallada de parcelas y cultivos ‘in situ’, a través de gafas de realidad aumentada.

Un dispositivo compacto para controlar enfermedades de cultivos a tiempo real en todo tipo de explotación

Como ampliación del proyecto iDron, Ainia junto a AVA-Asaja, Anecoop y Fundación Cajamar Comunidad Valenciana, Robotnik, Htec, Pulverizadores Fede y Sinfiny, va a empezar a desarrollar un sistema compacto que permita detectar, evaluar y diagnosticar enfermedades, plagas y daños en cultivos, así como la toma decisiones en tiempo real.

El sistema está basado en tecnologías fotónicas e Inteligencia Artificial. Estarán instaladas en vehículos autónomos, tanto terrestres (robots de exploración de campo que proporcionarán datos y mediciones fiables que puedan procesarse y usarse), como aéreos, por ejemplo a través de aeronaves no tripuladas (drones) con sensores de mayor resolución espacial y espectral que permitan, con el mismo equipo, realizar diferentes operaciones (gestión de fertilizantes, optimización de tratamientos fitosanitarios, planificación de podas o cosechas), reduciendo los tiempos de captura y procesado para dar la información de valor lo antes posible al agricultor.

La novedad del proyecto, denominado Ceres, es “la integración de los dispositivos en una unidad compacta robusta y de bajo coste que contenga, además, sistemas de Inteligencia Artificial para el procesado y análisis de los datos en tiempo real. De este modo, se puede emplear en áreas sin cobertura y en explotaciones de tamaño medio con el fin de acercar las nuevas tecnologías a todo el sector, no solo a las grandes explotaciones, tratando así de universalizar la tecnología”, indica Ricardo Díaz, jefe del departamento de Automatización Inteligente de Ainia.

Mejora la rentabilidad, rendimiento e impacto positivo medioambiental de las explotaciones

El sistema pretende incidir en la mejora del sector primario mediante el desarrollo de tecnologías que ayuden a los agricultores a mejorar la supervisión de sus cultivos y el rendimiento de sus producciones, tanto en términos económicos en un sector que ha sido duramente castigado en los últimos años, como en términos de calidad y seguridad alimentaria.

Gracias a esta capacidad tecnológica aplicada, se podrá realizar estudios de control de enfermedades y plagas con los datos diagnósticos recogidos con este sistema, que identificará cada una de las afecciones modelizadas durante el desarrollo del proyecto.

Este tipo de diagnóstico individualizado y más certero provocará una reducción en la aplicación de tratamientos fitosanitarios, al saber exactamente qué plantas son las que necesitan ser tratadas, ajustando así las dosis y tratamientos de forma rápida. También ayudará a la obtención de una mejor calidad del fruto, tanto para el diagnóstico como para la aplicación de estimulantes y fitosanitarios, logrando una producción óptima en cantidad y calidad. Todas estas medidas impactan directa y positivamente sobre la rentabilidad agraria, logran una disminución de los gastos directos de la explotación.

Por otro lado, se podrá reducir el impacto medioambiental y su gestión óptima con maquinaria inteligente, lo que supondrá una disminución de la huella de carbono del producto final, beneficiando a la sociedad en general, siendo causa de orgullo y buenas prácticas de las empresas en su responsabilidad social corporativa.

Estos, son dos ejemplos de proyectos, apoyados por el Instituto Valenciano de Competitividad Empresarial (Ivace) y el  Fondo Europeo de Desarrollo Regional (Feder), nacidos bajo la apuesta por una I+D colaborativa entre empresas valencianas de robotización, producción y maquinaria agrícola, con el objetivo de desarrollar, evaluar, validar y difundir estas nuevas tecnologías avanzadas, que faciliten la necesaria y urgente transformación digital del sector agrícola valenciano. Una contribución a la eficiencia del campo valenciano y la generación de una mejora rentabilidad agraria, en el ahorro de insumos y en la sostenibilidad del sector.

Por último, el uso masivo de este tipo de dispositivos tendrá un impacto altamente positivo no solo en las explotaciones agrícolas de la Comunidad Valenciana, sino también en el tejido sectorial afín, formado por empresas de maquinaria, servicios y centros de investigación, favoreciendo el robustecimiento y liderazgo de un sector que puede mejorar la competitividad en los mercados nacionales e internacionales, contribuir a la mejora del producto interior bruto de la Comunidad y asegurar una contribución responsable a la sociedad.

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