Descripción del proyecto
A nivel mundial, el sector agrícola utiliza alrededor del 85 % del agua dulce disponible debido al creciente crecimiento de la población, lo que crea la necesidad de una mayor producción de alimentos. El método convencional de gestión del riego se caracteriza por problemas como la baja eficiencia en el uso del agua y la baja productividad. Además, la dinámica del cambio climático y el calentamiento global a menudo afectan la disponibilidad de la cantidad de lluvia necesaria para suministrar agua a las plantas. De manera similar, los requisitos de agua de las plantas y los procesos fisiológicos son estacionales y varían de una planta a otra y, a su vez, están influenciados por factores ambientales como el clima. El ambiente se puede controlar en un invernadero, pero estos factores no son fáciles de controlar en cultivos al aire libre. Las condiciones ambientales variables deben gestionarse de forma adaptativa a través de sistemas de riego de precisión utilizando herramientas como sensores que determinan la textura del suelo, mediciones de evapotranspiración de las plantas. El riego sostenible de precisión es un paso crucial para lograr la seguridad alimentaria al mismo tiempo que se logran medidas de ahorro de agua para compensar la incertidumbre de las lluvias y el efecto de la escasez de agua debido a la sequía en muchas partes del mundo. Con una gestión adecuada del riego a través de un seguimiento eficaz y un control óptimo, se puede ahorrar agua, además de proporcionar una reducción de otros costes indirectos derivados del uso de energía en forma de electricidad o combustible fósil para el bombeo, para una rentabilidad óptima.El uso de gemelos digitales brinda niveles de control sin precedentes sobre entidades físicas y ayuda a administrar sistemas complejos al integrar una gran variedad de tecnologías. La adopción del concepto de gemelo digital para el riego inteligente está abriendo nuevas oportunidades de investigación. Sin embargo, los estudios sobre el despliegue de sistemas de riego inteligentes que emplean gemelos digitales y aprendizaje automático aún son limitados.De manera similar, la aplicación del aprendizaje automático puede no estar necesariamente limitada al riego de precisión. Desarrollos recientes han mostrado aplicaciones relacionadas con la agricultura de fertirrigación, donde el agua se mezcla con nutrientes para permitir un uso óptimo de los recursos. Esto crea nuevos desafíos, como un aumento en los datos de entrada para ser analizados y entrenados a través de diferentes técnicas de aprendizaje automático.La empresa Nutricontrol S.L. dedicada a equipos de control para la automatización del riego, lidera la propuesta FERTWINS en la que participa junto a dos grupos de investigación de la Universidad de Salamanca, especialistas en áreas relacionadas con la Agricultura (CIALE) y Bioinformática, Sistemas de Cómputo Inteligente y Tecnología Educativa (BISITE). El objetivo de FERTWINS es diseñar modelos predictivos utilizando tecnologías emergentes como los Gemelos Digitales y la Inteligencia Artificial Explicable, que permitirán la toma de decisiones basadas en datos en tiempo real de imágenes satelitales, sensores y estaciones meteorológicas, aplicados a la necesidad de una gestión eficiente de la fertirrigación, así como a la reducción del uso de productos fitosanitarios.En este sentido, se espera que el proyecto FERTWINS contribuya a acelerar la transición digital para reducir el impacto ambiental, los costes de producción y aumentar la calidad y trazabilidad de los productos mediante el uso de tecnologías digitales. Esto tendrá un impacto directo en los productores, quienes fortalecerán su posición y resiliencia, asegurando la transparencia en las cadenas de suministro, con intercambio de datos seguro y justo para el sector. OVOCITO HUMANO\CENP-V\SEGREGACION CROMOSOMICA\HUSO\MEIOSIS