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<\/p>\nEn el marco de las actividades por los 70 A\u00f1os del INTA y la 9\u00b0 Reuni\u00f3n Internacional de Riego realizada en INTA Manfredi, C\u00f3rdoba, INTA Santiago del Estero present\u00f3 un prototipo de gemelo digital que combina mediciones de campo, im\u00e1genes de sat\u00e9lite, un modelo de cultivo e inteligencia artificial para ayudar a decidir cu\u00e1ndo regar.<\/p>\n
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La presentaci\u00f3n estuvo a cargo de la Lic. Juana L\u00f3pez, investigadora del Grupo de Recursos Naturales del INTA SDE, quien explic\u00f3 que \u201cun gemelo digital no es solo un mapa ni solo un modelo. Es una r\u00e9plica digital de un sistema real, conectada a observaciones y capaz de actualizarse en el tiempo. Permite ver el estado actual y explorar escenarios de manejo. Una forma simple de entenderlo: el mapa nos dice d\u00f3nde, el modelo nos dice c\u00f3mo, y el gemelo nos dice qu\u00e9 est\u00e1 pasando ahora y qu\u00e9 pasar\u00eda de acuerdo a las decisiones que tome. Sin actualizaci\u00f3n con datos nuevos, no hay gemelo digital.\u201d<\/p>\n
El gemelo digital se organiza en capas, desde la captura de datos (sensores, sat\u00e9lite) hasta la aplicaci\u00f3n donde el productor ve y decide, pasando por la integraci\u00f3n de suelo, clima y cultivo y por la simulaci\u00f3n con modelos e inteligencia artificial. En este sentido, L\u00f3pez indic\u00f3 que \u201cnuestro prototipo cubre estas capas de forma parcial: usa im\u00e1genes de sat\u00e9lite y mediciones de suelo, datos clim\u00e1ticos de estaciones meteorol\u00f3gicas, un modelo de cultivo, modelos de aprendizaje autom\u00e1tico y un tablero interactivo.\u201d<\/p>\n
Este desarrollo de INTA se da en un contexto en el cual la agricultura est\u00e1 en transici\u00f3n de ser tradicional basada en la experiencia, a ser de precisi\u00f3n con maquinaria y sensores que permiten manejar cada sector del lote. Pero m\u00e1s datos no significan por s\u00ed solos mejores decisiones, hay desaf\u00edos importantes, especialmente en regiones como el Sistema de Riego del R\u00edo Dulce, el \u00e1rea de riego m\u00e1s importante de Santiago del Estero con 300.000 hect\u00e1reas en 11 distritos, donde el productor riega cuando tiene agua disponible y necesita saber cu\u00e1nta agua tiene su suelo para aprovechar su turno.<\/p>\n
El prototipo usa inteligencia artificial como paraguas general: sistemas que hacen tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Dentro est\u00e1 el machine learning, que aprende patrones a partir de datos en vez de reglas escritas a mano. Y dentro de este, el deep learning, con redes neuronales de muchas capas que descubren solas qu\u00e9 mirar en im\u00e1genes o series de tiempo. La clave es que el modelo f\u00edsico y la IA se complementan. El modelo explica el balance de agua y respeta sus reglas; la IA lo acelera y lo corrige con las mediciones.<\/p>\n
En un gemelo digital la IA cumple cinco funciones: clasificar cultivos con im\u00e1genes de sat\u00e9lite, estimar lo que no se mide (como la humedad del suelo, a partir de suelo, im\u00e1genes y clima), proyectar el agua del suelo a 7 d\u00edas (corregida con cada medici\u00f3n nueva), cuantificar la incertidumbre (dar un rango y no un solo n\u00famero) y comunicar, explicando la recomendaci\u00f3n en lenguaje simple.<\/p>\n
La Lic. L\u00f3pez destac\u00f3 que para el desarrollo del prototipo se trabaj\u00f3 con datos reales de 81 lotes de algod\u00f3n y alfalfa durante tres campa\u00f1as (2021-22, 2022-23 y 2023-24): muestreos de humedad y muestras de suelo, m\u00e1s im\u00e1genes de sat\u00e9lite Planet de 3 metros de resoluci\u00f3n. Con eso, el tablero permite elegir un lote, una campa\u00f1a, un escenario de riego y una fecha, y muestra:
\n\u2022 Agua en el suelo. Cu\u00e1nta agua hay en la zona de ra\u00edces y c\u00f3mo se compara con tres l\u00edmites: la capacidad de campo (el m\u00e1ximo que el suelo retiene), el umbral de estr\u00e9s y el punto de marchitez. Si el agua baja del umbral, el cultivo sufre falta de agua y rinde menos.
\n\u2022 Balance h\u00eddrico. Cu\u00e1nta agua entr\u00f3 (lluvia y riego) y cu\u00e1nta sali\u00f3 (consumo del cultivo, drenaje y escorrent\u00eda). Muestra tambi\u00e9n lo que pide la atm\u00f3sfera frente a lo que el cultivo realmente consumi\u00f3.
\n\u2022 Comparaci\u00f3n entre modelo y sat\u00e9lite. El consumo de agua que calcula el modelo se contrasta con el que se estima a partir del vigor del cultivo en las im\u00e1genes.
\n\u2022 Vigor y zonas del lote. El \u00edndice de vegetaci\u00f3n (NDVI) a lo largo de la campa\u00f1a y una zonificaci\u00f3n en tres niveles de vigor. En el lote mostrado la diferencia entre zonas fue moderada, por lo que una sola estrategia de riego resultaba razonable.
\n\u2022 Proyecci\u00f3n a 7 d\u00edas. El agua del suelo esperada en la semana siguiente, corregida con la \u00faltima medici\u00f3n de humedad.
\n\u2022 Un mensaje claro para el productor. Por ejemplo: \u00abno hace falta regar por ahora; el agua alcanza para los pr\u00f3ximos 7 d\u00edas\u00bb, con la aclaraci\u00f3n de que es una estimaci\u00f3n y de que ante dudas conviene consultar al asesor.
\n\u2022 Resumen por distrito. Una tabla con el estado de cada lote simulado, detallando cuantos lotes simulados necesitan riego en la semana y cuantos muestran estr\u00e9s, con una l\u00e1mina media a aplicar.
\nEl prototipo contin\u00faa la validaci\u00f3n con mediciones, pero manteniendo la idea que gu\u00eda todo el trabajo: el gemelo digital propone, el productor decide. El objetivo es brindar a ellos informaci\u00f3n m\u00e1s clara, con sus l\u00edmites a la vista, para aprovechar mejor cada turno de riego.
\nM\u00e1s informaci\u00f3n: lopez.juana@inta.gob.ar<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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