La inteligencia artificial aplicada a la gestión del riego

Rafael González, Investigador postdoctoral de la Univ. de Córdoba.

Rafael González, Investigador postdoctoral del área de Ingeniería Hidráulica de la UCO.

La agricultura de regadío en España se ha visto transformada profundamente en las últimas dos décadas por un proceso de modernización. Entre otras actuaciones, esta actualización ha provocado grandes cambios en las tradicionales redes de distribución de agua: anteriormente estaban basadas en canales abiertos en redes de riego a presión y muchas zonas regables ahora han migrado hacia sistemas de gestión del riego más eficientes como la aspersión.

La dependencia energética

Estas mejoras en los sistemas de distribución de agua han permitido reducir su uso por unidad de superficie en un 21% entre 1950 y 2007. Sin embargo, los nuevos sistemas requieren energía y, en consecuencia, este uso energético por área regada se ha incrementado en más de un 660%. Además, después de la liberalización del mercado eléctrico y la eliminación de la tarifa para el sector del riego, la factura eléctrica ha aumentado constantemente hasta la actualidad. Este aumento en el coste junto con la intensificación de las necesidades energéticas ha provocado un incremento significativo de los costes de producción, ocasionando en muchos casos dudas sobre la rentabilidad de la agricultura de regadío.

Optimización y flexibilidad para el agricultor

Por otra parte, el proceso de modernización de las infraestructuras hidráulicas trajo también otros efectos muy positivos desde el punto de vista del agricultor. La mayoría de los nuevos sistemas de riego han sido diseñados para operar a la demanda, donde el agua está continuamente disponible para los agricultores pudiendo decidir cómo y cuándo regar. Aunque este incremento en la flexibilidad operativa es un punto a favor para los agricultores, la necesidad de que los nuevos sistemas hidráulicos tengan que trabajar bajo una amplia gama de condiciones operativas, en términos de presión y caudal, hace que la gestión de las comunidades de regantes se haya convertido en una tarea extremadamente compleja.

Existen múltiples estrategias de optimización del nexo agua-energía en comunidades de regantes como sectorización de la red de distribución o el control de puntos críticos. Sin embargo, en mayor o en menor medida, reducen el grado de libertad de los regantes a la hora de establecer su programación de riego, disminuyendo parte de los aspectos favorables de la modernización.

Las TICs como solución a la gestión del riego actual

En la última década, la gran revolución de las nuevas tecnologías de la información y de comunicación (TICs), de la sensórica y de la capacidad de procesamiento automático ha abierto nuevas posibilidades de optimización del agua y la energía sin reducir el grado de libertad de los agricultores. En este caso, es donde entra en juego la Inteligencia Artificial.

Aplicando técnicas como Redes Neuronales Artificiales, Lógica Difusa, Árboles de Decisión o Algoritmos Genéticos, podemos desarrollar herramientas para la predicción de la demanda de agua a diferentes escalas espacio-temporales.

La perfecta integración de estas metodologías forma el núcleo de la Inteligencia Artificial. La sinergia de estas técnicas permite incorporar el conocimiento humano de manera efectiva, lidiar con la incertidumbre, y diseñar estrategias de adaptación una un mejor rendimiento de los sistemas de distribución de agua y riego.

“Con la Inteligencia Artificial el agricultor puede prever en qué día o incluso hora su cultivo necesitará más agua

Rafael González, investigador postdoctoral de la Universidad de Córdoba
Rafael González, investigador postdoctoral, con Emilio Camacho (izq.), Catedrático del Dpto. de Agronomía, y Juan Antonio Rodríguez (dcha.), profesor titular del área hidráulica.

En los últimos años, el grupo de Hidráulica y Riegos de la Unidad de Excelencia María de Maeztu (Dpto. de Agronomía de la UCO) ha aplicado estas técnicas de Inteligencia Artificial para predecir qué cantidad de agua usará una comunidad de regantes un día antes. Este equipo ha creado un avatar moldeable al comportamiento de cada uno de los agricultores. Una herramienta que prevé con un día de antelación cuándo aplicar agua, durante cuánto tiempo y en qué periodo.

Ahorro y predicción con la Inteligencia Artificial

De esta manera, con todos estos modelos se cambia radicalmente el concepto de gestión del riego en comunidades de regantes. Con su integración, se adelanta información sobre cuándo se produce la mayor demanda la red de distribución de agua, si es necesaria o no la activación de todas las bombas que tiene la comunidad de regantes y optimiza la contratación de la tarifa eléctrica más adecuada. Además de permitir un alto ahorro de costes, el agricultor puede conocer también con antelación qué tuberías podrían sobrecargarse o prever cómo afectaría una avería.

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