La escasez de agua y el elevado coste de la energía representan los principales problemas para las comunidades de regantes, que gestionan el agua para riego poniéndola a disposición de la agricultura en cualquier momento.
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 (‘Deep Learning’) 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.
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.
