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Investigadores de Córdoba desarrollan el modelo "Transformer" para comunidades de regantes

En medio de la lucha contra la escasez de agua y los costos energéticos elevados, las comunidades de regantes necesitan nuevas tecnologías para enfrentarse a los desafíos

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Rafael González, uno de los investigadores

Fran Durán
@franj_duran

Redacción COPE Córdoba

Córdoba

Tiempo de lectura: 2'Actualizado 12:44

En un esfuerzo por mejorar la gestión del agua para riego y abordar la incertidumbre que rodea a este proceso crucial, un equipo de investigadores del grupo de Hidráulica y Riegos de la Unidad de Excelencia 'María de Maeztu' del Departamento de Agronomía de la Universidad de Córdoba (DAUCO) ha estado trabajando en un proyecto innovador: HOPE.

HOPE se centra en el desarrollo de un modelo holístico de riego de precisión, que integra la ciencia de datos y la Inteligencia Artificial (IA) para orientar la toma de decisiones en la agricultura. Uno de los principales objetivos de este proyecto es proporcionar a las comunidades de regantes una estimación precisa de la cantidad de agua necesaria para los cultivos, ayudando así a maximizar la eficiencia y la sostenibilidad en el uso de este recurso vital.

Los investigadores Rafael González, Emilio Camacho y Juan Antonio Rodríguez han liderado este avance tecnológico, que ha dado como resultado un modelo de predicción de vanguardia. Utilizando la revolucionaria arquitectura 'Transformer' de deep learning, originalmente desarrollada en 2017 y conocida por su capacidad para manejar grandes cantidades de datos secuenciales, el equipo ha logrado crear un modelo altamente preciso. Este modelo puede predecir la demanda real de agua de riego con un margen de error inferior al 2%, proporcionando así una herramienta invaluable para una gestión más eficaz de los recursos.

Para validar su modelo, el equipo utilizó datos recopilados durante las campañas de riego de 2015 a 2022 en la Comunidad de Regantes del Canal del Zújar, en Don Benito (Badajoz). Al combinar más de 1.800 medidas de consumo de agua con una amplia gama de variables ambientales y agrícolas, lograron reducir significativamente el margen de error en comparación con modelos anteriores.

Este avance tecnológico no solo promete ayudar a los gerentes de comunidades de regantes a tomar decisiones más informadas y precisas, sino que también tiene el potencial de impulsar la agricultura hacia un futuro más sostenible y rentable. Al proporcionar pronósticos precisos de la demanda de agua de riego, incluso en condiciones de escasez y altos costos energéticos, este modelo puede ayudar a mitigar los impactos negativos de estos desafíos y fomentar prácticas agrícolas más responsables.

En última instancia, la integración de la IA en el ámbito del riego de precisión representa un paso significativo hacia adelante en la búsqueda de soluciones innovadoras para los problemas más apremiantes que enfrenta la agricultura moderna. Al aprovechar el poder de la tecnología, los agricultores y las comunidades de regantes pueden enfrentar estos desafíos con confianza, sabiendo que tienen a su disposición herramientas avanzadas para optimizar el uso de los recursos y garantizar un futuro sostenible para la agricultura.


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