Los investigadores Emilio Camacho, Juan Antonio Rodríguez y Rafael González.

Olimerca.- La escasez de agua y el elevado coste de la energía representan los principales problemas para las comunidades de regantes. En un contexto de sequía, con un mercado eléctrico desregulado y cambiante, conocer cuándo y con cuánta agua se van a regar los cultivos permitiría a quienes gestionan librarse de esa incertidumbre a la hora de tomar decisiones y, por tanto, orientarlas hacia objetivos como el ahorro económico, la sostenibilidad medioambiental y la eficiencia. Para ello, la ciencia de datos y la Inteligencia Artificial son importantes aliadas.

Con el objetivo de aplicar esa tecnología puntera al ámbito de la agricultura de precisión trabajan investigadores del grupo de Hidráulica y Riegos de la Unidad de Excelencia ‘María de Maeztu’ del Departamento de Agronomía de la Universidad de Córdoba (DAUCO). 
Ejemplo de ello es el proyecto HOPE, centrado en el desarrollo de un modelo holístico de riego de precisión que involucra también la aplicación de la IA para orientar la toma de decisiones. 

En el marco de esta propuesta se han desarrollado modelos de predicción que permitirían a las comunidades de regantes tener una estimación rigurosa de la cantidad de agua que necesitarán los agricultores para satisfacer las necesidades de sus cultivos

Modelos de predicción
En el marco de esta propuesta se han desarrollado modelos de predicción que permitirían a las comunidades de regantes tener una estimación rigurosa de la cantidad de agua que necesitarán los agricultores para satisfacer las necesidades de sus cultivos. El último modelo desarrollado, y el más preciso hasta la fecha, permite predecir la demanda real de agua de riego a una semana vista y con un margen de error inferior al 2%, permitiendo así una gestión eficaz de los recursos y sin restar autonomía a sus usuarios.

Así lo explican los investigadores Rafael González, Emilio Camacho y Juan Antonio Rodríguez, que señalan que este avance representa un paso más en la línea de digitalización aplicada al regadío que desarrolla el grupo de investigación AGR 228 “Hidráulica y Riegos”. Ahora han aplicado al ámbito del riego de precisión la revolucionaria arquitectura de ‘deep learning’ Transformer, que desde su aparición en 2017 se ha implementado en diversos sectores y que está en la base de hitos de la Inteligencia Artificial como ChatGPT. 

La arquitectura ‘Transformer’ destaca por su capacidad para establecer relaciones a largo plazo en datos secuenciales mediante lo que se conoce como ‘mecanismos de atención’. En el caso del riego, esta arquitectura de datos permite tratar mucha información de manera simultánea, delegando en su red neuronal artificial la selección y extracción de la información necesaria para que la predicción sea óptima.