Grupo Operativo AQUALIA: Sistema de programación de riego deficitario para cultivos hortícolas ecológicos basado en sensores virtuales IoT e Inteligencia Artificial altamente configurable con Líneas de Producto Software
- Tipo Grupo operativo
- Status En curso
- Ejecución 2023 -2025
- Presupuesto asignado 298.790,00 €
- Alcance Autonómico
- Comunidad Autónoma Andalucía
El proyecto AquaIA tiene como objetivo desarrollar un sistema avanzado de programación de riego deficitario para cultivos hortícolas ecológicos, utilizando sensores IoT, imágenes satelitales e Inteligencia Artificial (IA). Los principales resultados esperados incluyen una herramienta que optimiza el uso del agua de riego, ajustando las necesidades de cada cultivo y mejorando la sostenibilidad.
Se espera una reducción del consumo de agua en al menos un 20% sin afectar significativamente la producción, lo que se traduce en un ahorro de costos, principalmente en términos de energía y recursos hídricos. Entre las principales recomendaciones prácticas, se destaca la ventaja de poder gestionar el riego de manera más eficiente, incluso en situaciones de escasez de agua, lo que mejorará la rentabilidad de las explotaciones agrícolas.
Los agricultores podrán aprovechar la tecnología sin necesidad de conocimientos avanzados, gracias a la configuración "sin código", lo que facilita la adopción de la herramienta. Además, el uso de sensores virtuales reducirá el costo inicial de implementación, haciendo que la solución sea accesible para explotaciones de diversos tamaños.
El valor añadido para el profesional agrícola radica en la posibilidad de mejorar la competitividad, reducir los costos de producción y garantizar la sostenibilidad a largo plazo, especialmente en regiones afectadas por la sequía.
El proyecto incluye cuatro actividades principales:
- Recopilación de datos mediante sensores IoT e imágenes satelitales.
- Desarrollo de un sistema de análisis predictivo para la programación del riego.
- Prueba y pilotaje del sistema en un entorno real de una finca ecológica.
- Divulgación de los resultados y mejores prácticas a agricultores y partes interesadas, asegurando la escalabilidad y adopción de la tecnología.
El proyecto responde a la creciente escasez de agua que enfrenta el sector agrícola, impulsada por el cambio climático y los requisitos regulatorios para la gestión sostenible del agua. El marco legal en regiones como Andalucía enfatiza el uso eficiente de los recursos, posicionando este proyecto como una solución para mejorar la productividad cumpliendo con las leyes ambientales.
El proyecto aborda el problema de la escasez de agua en la producción hortícola mediante el desarrollo de un sistema configurable que integra IoT, Inteligencia Artificial (IA) y datos satelitales para la programación de riego deficitario. Al ofrecer análisis de datos en tiempo real y analítica predictiva, la solución optimiza el uso del agua, reduce costos y garantiza prácticas agrícolas sostenibles, permitiendo a los usuarios gestionar el riego de manera eficiente y enfrentar los desafíos ambientales.
Los principales resultados esperados incluyen una herramienta que optimiza el uso del agua de riego, ajustando las necesidades de cada cultivo y mejorando la sostenibilidad. Se espera una reducción del consumo de agua en al menos un 20% sin afectar significativamente la producción, lo que se traduce en un ahorro de costos, principalmente en términos de energía y recursos hídricos.
- Nombre coordinador/entidad: Rosa Iglesias
- Dirección postal: vtransferencia@us.es
- Email coordinador/entidad: vtransferencia@us.es
- Teléfono: 954481174
El proyecto cumple con las directrices regionales, como el Programa de Desarrollo Rural (PDR) de Andalucía, y contribuye a los objetivos nacionales de sostenibilidad. Está estrechamente alineado con las estrategias de la Unión Europea para la transformación digital de la agricultura, integrando IA e IoT para prácticas agrícolas más sostenibles.
Los facilitadores clave del proyecto incluyen la infraestructura IoT existente (plataforma FIWOO), el enfoque sin código de la plataforma y la aplicación de líneas de productos para facilitar la adaptabilidad de los cultivos, lo que reduce las barreras de adopción. La investigación futura podría centrarse en expandir el uso de sensores virtuales para una mayor escalabilidad y aplicabilidad en diferentes cultivos. Un desafío potencial sigue siendo la inversión inicial requerida por los agricultores, que podría mitigarse mediante fondos o subvenciones.
- Rosa Iglesias
- Manuel Felipe (vtransferencia@us.es)
- Rosa Iglesias
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