GO CONTROL: Optimización y mejora de la eficiencia de los riegos solares mediante el uso de tecnología digital, aplicando inteligencia artificial

Los cultivos de regadío en España representan el 22% del total de la superficie cultivada, cifra que no ha dejado de aumentar desde 2017. Los sistemas de riego por goteo y aspersión han permitido a los productores tener un control más exhaustivo de los recursos que consumen, aunque también supone unos gastos elevados y un importante inversión inicial. Una de las mayores limitaciones en la agricultura es saber cuándo regar y en qué cantidad. La sequía se ha convertido en una gran amenaza para el campo y es uno de los desafíos a los que es necesario responder de inmediato. 

La innovación tecnológica es la clave para solucionarlo. En el riego existe una alta dependencia energética. Debido al aumento de las tarifas eléctricas en los últimos años, los costes energéticos en el riego se han disparado, provocando una pérdida de rentabilidad en la agricultura de regadío. Este aumento de coste junto con la intensificación de las necesidades energéticas ha provocado un aumento significativo de los costes de producción. La modernización de las infraestructuras hidráulicas ha traído efectos positivos debido a los diseños para operar bajo demanda, con agua disponible para decidir cómo y cuándo regar, pero la necesidad de que estos sistemas hidráulicos funcionen bajo una amplia gama de condiciones de operación, presiones y caudales, hace que la gestión del agua y de las comunidades de regantes sea una tarea sumamente compleja.

Existen múltiples estrategias para optimizar el nexo agua-energía, como la sectorización de la red de distribución o el control de puntos críticos, pero todas ellas reducen el grado de libertad de los regantes a la hora de establecer su programación de riego, reduciendo parte de los aspectos favorables. de modernización. 

La gran revolución de las tecnologías TIC, los sensores y la capacidad de procesamiento automático ha abierto nuevas posibilidades de optimización del agua y la energía. La integración metodológica de diferentes técnicas como Redes Neuronales Artificiales, Lógica Difusa, Árboles de Decisión, etc., forman el núcleo de la Inteligencia Artificial, permitiendo incorporar el conocimiento humano de manera efectiva y diseñar estrategias de adaptación para un mejor desempeño de los sistemas de información. distribución de agua y riego. 

El uso de drones permitirá validar los resultados.