Inteligencia artificial, una aliada para potenciar el riego

LA URGENCIA DE MANTENER LA PRODUCCIÓN DE ALIMENTOS EN UN ESCENARIO DE CRECIENTE ESCASEZ HÍDRICA ha incentivado el desarrollo de tecnologías que hagan más eficiente el uso del agua. En ese contexto, la inteligencia artificial comenzó a ganar protagonismo.
Aunque en el mercado existen diversas herramientas y soluciones tecnológicas que incorporan inteligencia artificial, en El Mercurio Campo destacamos cinco que ya están disponibles en Chile.
Ayudar a la toma de decisiones
Cuando Eduardo Pérez y su socio decidieron, en 2019, iniciar un proyecto juntos, tenían una meta clara: ofrecer una asesoría integral enfocada en riego y eficiencia hídrica. Sabían que la falta de agua sería un desafío cada vez mayor para los agricultores y que existía espacio para innovar con nuevas soluciones.
Al poco tiempo comenzaron a sumar clientes y las herramientas tradicionales de gestión quedaron sobrepasadas por la alta demanda de consultas.
Esto los motivó a desarrollar un software que, en un principio, buscaba mejorar la organización interna de la empresa. Sin embargo, pronto advirtieron que podía tener un impacto mucho más amplio: apoyar la toma de decisiones de los agricultores en el manejo del riego.
Así nació MARIA (Modelo Automatizado de Riego con Inteligencia Artificial), un sistema capaz de indicar con precisión cuándo y cuánto regar.
Pérez comenta que la herramienta opera a partir de la integración de múltiples fuentes de información: datos en tiempo real generados en el huerto, registros de la caseta de riego y estaciones meteorológicas, características del suelo y sus raíces, fisiología de la planta (coeficientes de cultivo, variedades, producción estimada), además de validaciones con sensores y calicatas. Con todos estos antecedentes, la inteligencia artificial construye modelos predictivos que permiten anticipar la demanda hídrica anual de la planta y establecer prioridades en el riego, simulando la lógica de un encargado en terreno.
Eduardo Pérez dice que el impacto de la herramienta es concreto.
"Agricultores que antes sobrerregaban han logrado reducir drásticamente el consumo de agua, en algunos casos hasta en un 50%. En situaciones menos críticas, los ahorros oscilan entre 10% y 30%. Por otro lado, en predios con sub-riego, la tecnología ha permitido mejorar el calibre de la fruta y aumentar los rendimientos productivos", sostiene.
En la actualidad, la empresa cuenta con clientes entre Copiapó y Osorno, cubriendo más de 20.000 hectáreas de cultivos frutales.
"Nuestros clientes son principalmente medianos y grandes productores. Los medianos trabajan entre 30 y 40 hectáreas, mientras que los más grandes pueden manejar 1.000, 2.000 o incluso 5.000 hectáreas", detalla Pérez.
El arte de la precisión
Resolver la complejidad del riego agrícola y simplificar la vida de los productores fue el objetivo de Jairo Trad y sus socios al fundar Kilimo, empresa que desarrolló una plataforma de apoyo a la gestión del agua.
La herramienta, impulsada por inteligencia artificial, entrega al agricultor la respuesta a dos preguntas clave: cuándo y cuánto regar. Así, permite ahorrar hasta un 30% del agua.
La plataforma integra datos de estaciones agroclimáticas -públicas o privadas-, imágenes satelitales y estudios de suelo realizados por profesionales especializados que alimentan un motor de big data que analiza variables y genera recomendaciones automáticas.
Desde sus inicios, trabaja con machine learning , es decir, modelos que aprenden y se perfeccionan.
"En el agro existe muchísima información dispersa. Lo que hacemos es integrarla y traducirla en datos útiles para la gestión del agricultor", indica Trad.
Además, han establecido alianzas con compañías como Microsoft y Coca-Cola, interesadas en asegurar la sostenibilidad hídrica en regiones afectadas. A través de estas alianzas, se destinan recursos a agricultores de zonas críticas, como la cuenca del río Maipo.
Más eficiencia a un precio justo
Desde que Innervycs ingresó al mundo agrícola, se propuso como misión desarrollar tecnologías que promovieran un uso más eficiente del agua a un costo asequible, con especial foco en agricultores medianos y pequeños.
"La idea siempre fue trabajar de manera cercana con distintos tipos de agricultores, de forma amigable y sustentable. Sabíamos que la tecnología tenía capacidad para hacerlo, aunque siempre procuramos estar conectados con los campesinos", afirma Juan Francisco Sepúlveda, ingeniero de soluciones de la compañía.
El resultado de ese enfoque fue Lelfünko -agua en el valle central-, un sistema de monitoreo de humedad de bajo costo basado en una sonda que mide los primeros 40 centímetros de suelo, la zona donde se concentran las raíces secundarias y la mayor absorción de agua y nutrientes.
"Obviamente, hay especies que tienen raíces más profundas. Sin embargo, en general, todo pasa en los primeros 30 o 40 cm de profundidad", señala Sepúlveda.
La sonda registra información en tres niveles de profundidad y mide variables de capacitancia y temperatura. Además, tiene la capacidad de detectar riesgo de heladas, gracias a un cabezal superficial (no va enterrado) que mide temperatura y humedad.
Los datos obtenidos por la sonda se integran a MetaBridge, una plataforma con hardware y software que utiliza inteligencia artificial para cruzar esa información con registros meteorológicos y características del cultivo, entregando recomendaciones de riego específicas para cada predio.
"Con el uso, el sistema se va adaptando y ajustando cada vez más a la realidad del campo, aumentando su precisión. Así se logran ahorros de entre 20% y 40% en agua", indica Sepúlveda.
Toda la información analizada por MetaBridge se presenta al productor en un mapa sectorizado de su predio. "Estamos trabajando para que la plataforma se comunique con los usuarios a través de canales más simples, porque muchos agricultores no quieren estar ingresando a plataformas con credenciales", agrega el profesional.
Apoyo para optimizar labores
"La inteligencia artificial no está pensada para reemplazar a las personas que trabajan en el campo, sino como una herramienta que les ayude a optimizar sus labores", afirma Alexander Lucic, gerente de I+D de CDTEC.
Bajo esa premisa, el ejecutivo cuenta que la compañía está desarrollando una plataforma que, a través de datos, análisis y recomendaciones generadas por inteligencia artificial busca apoyar a los productores en la gestión del riego y el manejo del campo
"Esto permitirá, cuando se requiera y bajo aprobación del usuario, programar y controlar equipos de riego en función de lo que indique la IA, siempre dentro de los parámetros definidos por el agricultor o su asesor. La idea es que la inteligencia artificial se ajuste a la estrategia del cliente", señala Lucic.
Para ello, la compañía ha concentrado sus esfuerzos en lo que denominan Context Engineering, un modelo que contextualiza la inteligencia artificial a partir del funcionamiento del campo y todos sus sectores.
"Al ser una empresa tecnológica, contamos con equipos con telemetría e información generada por nuestros agrónomos. Eso nos entrega una base de datos clave para alimentar la IA: clima, historial de riegos, humedad de suelo e indicadores propios, entre otros. Todo esto nos permitirá disponer de un agente de inteligencia en agronomía", explica.
De este modo, la plataforma podrá entregar reportes analíticos sobre variables como frecuencia de riego semanal o mensual, niveles de humedad en el suelo y resoluciones técnicas ajustadas a criterios como la especie y el tipo de planta.
Aunque el proyecto aún está en fase de desarrollo, en CDTEC esperan contar con una versión de prueba para clientes hacia fines de este año o mediados del próximo.
"Por ahora, ya operamos con una plataforma de soporte interna que incorpora IA y que nos asiste, por ejemplo, en la revisión de más de 2.500 sondas y equipos de riego", añade Lucic.
Precisión en el caudal subterráneo
Aunque no está directamente enfocada en la eficiencia del riego agrícola, Aquadetect cumple un rol fundamental dentro de esa misma cadena: determinar con precisión el caudal de agua subterránea que puede entregar un terreno antes de invertir en la construcción de un pozo.
A diferencia de otras, la compañía utiliza una metodología que combina distintas fases de análisis.
Primero, recopila parámetros del suelo que permiten explorar la existencia de acuíferos y estimar su potencial. Luego, cruza esta información con datos públicos provenientes de organismos como la Dirección General de Aguas (DGA) y registros propios obtenidos en campañas de terreno.
Es en la etapa final que la inteligencia artificial juega un papel decisivo: con los datos integrados, construye modelos predictivos que permiten estimar con un alto grado de certeza el caudal que entregará un pozo específico.
Según Daniel Cabrera, gerente general de Aquadetect, este tipo de predicción es clave no solo para decidir si conviene perforar o no, sino también para orientar la ubicación exacta de la perforación y evitar inversiones millonarias que podrían no dar resultados.
"Se puede construir un pozo de 100 metros en un lugar y obtener la mitad del caudal que entregaría otro pozo, con el mismo costo, en una ubicación distinta. Nuestra tarea es optimizar la extracción y reducir los riesgos de inversión", explica.
Hoy, sus principales clientes son agricultores que buscan establecer proyectos en zonas críticas como las regiones de Valparaíso y Coquimbo, que se encuentran severamente afectadas por la escasez hídrica. También están trabajando en áreas del secano costero, particularmente en comunas cercanas a Parral y Retiro, en la Región del Maule, donde en los últimos años se han multiplicado los proyectos que dependen del agua subterránea.
"En esos lugares se están desarrollando muchos proyectos en base a pozos, y nuestra labor es asegurar que esa inversión esté respaldada por información sólida", señala Cabrera.