Olimerca.- La aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) en la agricultura  permitirá conseguir ahorros de hasta un 10% de agua para riego sin comprometer la producción y rendimiento de los cultivos, según estima el Grupo de Trabajo de IA de la Federación Nacional de Comunidades de Regantes (Fenacore), que destaca el potencial de esta tecnología para optimizar recursos, mejorar la sostenibilidad y afrontar los retos del cambio climático.

Fenacore asegura que estas herramientas revolucionarán la gestión del agua, permitiendo una optimización precisa y eficiente del riego, en línea con los esfuerzos que desde hace años vienen demostrando los regantes españoles para mejorar su productividad y su sostenibilidad.

Además de los importantes ahorros de agua y energía, Fenacore admite que herramientas de IA como ChatGPT y Copilot ya facilitan la gestión administrativa en las comunidades de regantes, liberando tiempo y recursos en tareas administrativas, permitiendo centrarse en la optimización del riego y la sostenibilidad.

El regadío español, referente mundial
Unos esfuerzos que, tal y como destaca Fenacore, han convertido al regadío español en un referente a nivel mundial por ser uno de los más modernizados.

Fenacore admite que herramientas de IA como ChatGPT y Copilot ya facilitan la gestión administrativa en las comunidades de regantes, liberando tiempo y recursos en tareas administrativas

La Federación respalda el uso de fondos europeos y del PERTE de Digitalización para el desarrollo de la IA y su implantación en el regadío, ya que aboga y promueve cualquier mejora orientada a la eficiencia en el uso del agua, así como  a la fertirrigación. 

De hecho, a través de proyectos europeos como el proyecto Life Triplet, del que forma parte Fenacore ya están utilizando Big Data y su análisis para la aplicación inteligente del agua y de los nutrientes en el regadío.

Así, el uso de la IA con la incorporación de sensores e imágenes satelitales también está marcando un antes y un después en el mantenimiento predictivo. Estas tecnologías permiten detectar de manera temprana problemas como el taponamiento de aspersores antes de que afecten al rendimiento de las explotaciones. Además, algoritmos avanzados como redes neuronales y modelos Transformer están facilitando la predicción de la demanda hídrica con un nivel de precisión sin precedentes, mejorando así la planificación y el uso sostenible de los recursos.