Avances en inteligencia artificial y sensores aplicados a la agricultura digital

En la agricultura y viticultura se busca una reducción de costes y de impacto ambiental a través de la toma de mejores decisiones. Los nuevos avances en tecnologías de sensórica no invasiva e inteligencia artificial permiten la adquisición de grandes cantidades de datos y su transformación en información para ser de utilidad en el proceso […]

Fecha: 24-Jul-2019

En la agricultura y viticultura se busca una reducción de costes y de impacto ambiental a través de la toma de mejores decisiones. Los nuevos avances en tecnologías de sensórica no invasiva e inteligencia artificial permiten la adquisición de grandes cantidades de datos y su transformación en información para ser de utilidad en el proceso de toma de decisiones.

En esta línea, Salvador Gutiérrez Salcedo ha obtenido el grado de doctor por la Universidad de La Rioja con una tesis cuyo objetivo es combinar la inteligencia artificial y tecnologías de sensórica no invasiva para la estimación de importantes características agronómicas, fisiológicas y cuantitativas en agricultura y viticultura digital. Desarrollada en el Departamento de Agricultura y Alimentación, la tesis ha sido dirigida por Javier Tardáguila y María Paz Diago, y calificada con sobresaliente ‘cum laude’ por unanimidad y mención internacional al título.

Inteligencia artificial y sensores en agricultura digital
El objetivo principal de esta tesis doctoral —una de las primeras en España que aborda esta cuestión— era lograr la combinación de inteligencia artificial y tecnologías de sensórica no invasiva para la estimación de importantes características agronómicas, fisiológicas y cuantitativas en agricultura y viticultura digital. En este sentido, Salvador Gutiérrez desarrolló y publicó distintas metodologías innovativas:

— La primera fue la combinación de algoritmos de inteligencia artificial y espectroscopia portátil para la monitorización de la vid, abriendo nuevas vías en viticultura digital para el estudio rápido de la vid bajo condiciones de campo.

— Por otro lado, una aplicación de métodos combinados de inteligencia artificial sobre imágenes térmicas adquiridas bajo condiciones de campo para la monitorización en continuo del estado hídrico del viñedo. El nuevo método desarrollado en continuo es muy útil en la industria vitivinícola para medir el estado hídrico de un viñedo y generar mapas de variabilidad espacial.

— El último desarrollo de la tesis fue el uso de visión hiperespectral en continuo en condiciones de campo y modelada con técnicas de inteligencia artificial. Los trabajos sobre este tema son pioneros en el ámbito de visión hiperespectral en agricultura. De entre las aplicaciones presentadas, destaca un sistema de evaluación de la composición de los frutos a distancia y en continuo, algo que no existía hasta ahora. Los resultados sugieren que la visión hiperespectral puede emplearse para estimar distintos aspectos del viñedo y otros frutales, convirtiéndose en una herramienta potente y precisa para la toma de decisiones.

Los resultados del trabajo de investigación llevado a cabo en esta tesis doctoral, publicados en seis artículos científicos, demuestran que las técnicas de inteligencia artificial pueden sacar provecho de datos vegetativos capturados a través de tecnologías de sensórica no invasiva para el desarrollo de nuevas soluciones y herramientas de apoyo a decisiones en la industria agrícola.