NEIKER trabaja en un modelo predictivo basado en inteligencia artificial que permitirá ajustar la dosis de fertilizante nitrogenado en cada parcela y así reducir las pérdidas de nitrógeno que afectan al medio ambiente y a la economía de los agricultores.
Un adecuado ajuste de la fertilización nitrogenada ayuda a reducir las pérdidas de nitratos que contaminan las aguas subterráneas. Además, la fertilización con fertilizantes nitrogenados minerales constituye una de las prácticas agronómicas que más contribuyen al calentamiento del planeta, porque en su fabricación se utiliza una gran cantidad de energía y en el momento de su aplicación se emiten gases de nitrógeno que tienen un elevado efecto invernadero. Así, el reto consiste en encontrar el ajuste óptimo del fertilizante nitrogenado, de manera que cada parcela logre el máximo rendimiento de los cultivos sin perjudicar al medio ambiente. Para ello, es imprescindible ajustar la dosis de fertilizante a los requerimientos del cultivo, que dependen del potencial productivo, que a su vez está relacionado con las condiciones del suelo y del clima de cada parcela.
El proyecto piloto PREDICOA, impulsado por el Gobierno Vasco, está enmarcado en la iniciativa AI for Earth de Microsoft y se llevará a cabo en Álava durante los próximos doce meses. Con la información aportada por diversas fuentes de datos (Agencia Espacial Europea, el visor Geoeuskadi, Euskalmet…) y tecnología de inteligencia artificial, desarrollará un modelo predictivo que permita estimar el rendimiento del trigo en el momento del encañado para ajustar la dosis de nitrógeno. Además del centro de investigación vasco, participan la Cooperativa GARLAN, HAZI, Dronak y Camp Tecnológico.
En la predicción de la cosecha hay que tener en cuenta variables topográficas, climáticas, cosechas de años anteriores que afectan a la producción e índices vegetativos que informan sobre el estado del cultivo. Por todo ello, una fertilización nitrogenada racional, basada en un diagnóstico nutricional que tenga en cuenta la evolución de todas las parcelas, ajustaría la dosis a aplicar y supondría una mayor eficiencia en el uso del nitrógeno, lo que a su vez tendría consecuencias positivas desde el punto de vista ambiental y económico.
Este proyecto piloto está alineado en el mismo eje definido por el programa FarmBeats de Microsoft, pero orientado a las necesidades de los productores con pequeñas parcelas agrícolas de zonas rurales con buena cobertura (móvil, Internet) en el territorio y, por lo tanto, con capacidad para transmitir los datos recogidos.
