MACHINE LEARNING EXPLOTACIÓN AGRÍCOLA

Objetivo:  Aplicación de técnicas de machine learning en la explotación agrícola el Forado para realizar previsiones de disponibilidad de agua.

Financiado: Proyecto VIDA (h2020)

Cliente: Explotación agrícola el Forado (Fuentes de Ebro, Zaragoza)

El objetivo final de la explotación de datos empleando técnicas de IA es la mejora en el conocimiento sobre el manejo del agua en una explotación (y consecuentemente de la energía necesaria para bombearla del acuífero y aplicarla sobre los cultivos). En este sentido, las oportunidades que esta tecnología ofrecen son, fundamentalmente:

            – reconocimiento de patrones de comportamiento entre las variables relevantes monitorizadas. Este aspecto va a permitir un mejor conocimiento de la respuesta del sistema ante presiones (bombeos) o escenarios de estrés previsibles (sequías, sobre extracciones), lo que va a dotar al usuario de criterios objetivos para la gestión más eficiente del recurso hídrico. Este efecto es aún más relevante en las situaciones de estrés hídrico debido al cambio climático tal como se prevén en los estudios e investigaciones realizadas para los planes hidrológicos. 

                – previsión de disponibilidad de agua. Convenientemente diseñadas (en relación a las variables relevantes, cadencias, ponderación de la calidad del dato, etc), estas herramientas permiten hacer predicciones sobre los niveles piezométricos en los acuíferos, y con ello, disponer de previsiones adelantadas sobre la disponibilidad de agua para la explotación. Esta funcionalidad puede ser clave para la explotación, adecuando su gestión interna (ratios de producción, gestión de pérdidas, etc) a la disponibilidad de agua previsible, lo que va a dotar a la explotación de mayor resistencia a los escenarios de escasez y una mayor resiliencia en general a las previsibles condiciones de mayor estrés hídrico, ya previstas a medio plazo en los planes hidrológicos.

En definitiva, esta plataforma de IA responde al requerimiento VIDA para la aplicación de tecnologías KET en el sector agrario para hacer frente a los inminentes escenarios de estrés hídrico minimizando el consumo de recursos.

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