La Comunidad de Madrid ha dado un paso significativo hacia la modernización de su sector agrícola al implementar drones e Inteligencia Artificial (IA) con el objetivo de mejorar el rendimiento de los cultivos. Esta iniciativa es parte del proyecto denominado Agricultura 6.0, desarrollado por expertos del Instituto de Investigación y Desarrollo Rural, Agrario y Alimentario (IMIDRA).
Nuevas tecnologías en acción
Para llevar a cabo este ambicioso proyecto, se ha establecido un laboratorio abierto en la finca del IMIDRA ubicada en El Encín, Alcalá de Henares. En este espacio, drones y sensores recogen en tiempo real una variedad de parámetros como la temperatura del suelo, humedad, presión, pH y nutrientes, entre otros factores. La información recopilada se envía a un servidor donde se aplica IA y análisis de big data.
El uso de estos dispositivos permite tomar decisiones más rápidas y precisas, lo que resulta fundamental para optimizar recursos, reducir el consumo de agua y fertilizantes, así como aumentar la productividad agrícola. Además, se recopilan datos sobre el clima, el uso de fertilizantes y la planificación de las cosechas.
Eficiencia mejorada y digitalización del sector
Según el grupo de trabajo encargado de esta investigación, que incluye a las Universidades de Valencia y Politécnica de Valencia, la eficiencia agrícola ha mejorado en un 20%. Este avance no solo contribuye a la digitalización del sector agrícola sino que también mejora su rentabilidad al optimizar recursos como el agua mediante sistemas de riego automatizados.
Adicionalmente, IMIDRA está desarrollando un innovador proyecto que utiliza un gemelo digital, una réplica virtual de explotaciones agrícolas que permite simular y predecir comportamientos basados en datos reales. Estos datos son procesados utilizando algoritmos avanzados de IA y machine learning, lo que facilita la detección de patrones y tendencias. Este esfuerzo cuenta con financiación del Ministerio de Ciencia e Innovación y los fondos Next Generation de la Unión Europea.
Drones para la detección de plagas
Además del uso generalizado de drones para mejorar el rendimiento agrícola, IMIDRA está llevando a cabo otros proyectos enfocados en proteger las explotaciones agrarias. Esto incluye drones equipados con sensores multi-espectrales y térmicos que generan imágenes detalladas del terreno. Gracias a esta tecnología, es posible evaluar el índice de salud de las plantas al comparar los niveles de luz absorbida y reflejada, así como el agua recibida y los nutrientes asimilados.
Esta metodología ofrece análisis más rápidos y económicos en comparación con métodos tradicionales, logrando reducir hasta un 15% los costos operativos mientras aumenta la productividad y respeta el entorno natural.
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Preguntas sobre la noticia
¿Qué tecnologías está incorporando la Comunidad de Madrid en la agricultura?
La Comunidad de Madrid está incorporando drones e Inteligencia Artificial (IA) para mejorar el rendimiento de los cultivos a través del proyecto Agricultura 6.0.
¿Cuál es el propósito del laboratorio abierto establecido por el IMIDRA?
El laboratorio abierto en la finca del IMIDRA en El Encín tiene como objetivo recoger en tiempo real múltiples parámetros relacionados con el suelo y las plantas, como temperatura, humedad, presión, pH y nutrientes, para optimizar la producción agrícola.
¿Cómo mejora la eficiencia agrícola este proyecto?
La información recopilada y analizada mediante IA y big data permite tomar decisiones más rápidas y precisas, mejorando la eficiencia agrícola en un 20% y contribuyendo a la digitalización del sector.
¿Qué es un gemelo digital en el contexto de este proyecto?
Un gemelo digital es una réplica virtual de las explotaciones agrícolas que simula y predice comportamientos a partir de datos reales, utilizando algoritmos avanzados de IA y machine learning para detectar patrones y tendencias.
¿Cómo ayuda el uso de drones en la detección de plagas?
Los drones equipados con sensores multi-espectrales y térmicos recopilan información detallada del terreno, permitiendo detectar el índice de salud de las plantas y los síntomas de enfermedad causados por plagas, lo que resulta en un análisis más rápido y económico.
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