Optimizan el riego agrícola combinando IA, datos satelitales, meteorológicos y de los cultivos

En Argentina, existen 2,1 millones de hectáreas dedicadas a la agricultura que implementan sistemas de riego tecnificado. Estos sistemas tienen gran potencial de crecimiento en el país. Algunas proyecciones estiman que podrían extenderse hasta las 6,2 millones de hectáreas.

Una de las demandas más crecientes de ese sector productivo es la optimización en el uso del agua. Su escasez junto a los desafíos impuestos por el cambio climático impulsan el diseño de soluciones que reduzcan al mínimo el desperdicio de ese recurso y disminuyan la huella hídrica de la actividad.

A ese segmento del mercado apunta OPTIMACQUA, una aplicación que opera en la nube e integra relevamientos de la red de estaciones meteorológicas, imágenes satelitales actualizadas de plataformas como MODIS, Sentinel y Landsat, e información sobre el campo (tipo de cultivo, características del suelo y condición de la humedad, entre otros). Todo ese volumen de datos es analizado para obtener un balance hídrico diario. A partir de ese diagnóstico, algoritmos entrenados con machine learning generan un reporte con recomendaciones sobre el momento más óptimo para regar y la cantidad exacta de agua que debe recibir el cultivo durante los días subsiguientes.

El proyecto logró el segundo premio en la categoría “Productos, procesos y servicios”, del concurso UNC Innova 2025, que organizó la Secretaría de Innovación y Vinculación Tecnológica de la UNC. Además, en 2024 obtuvo una mención especial en el “Concurso de Ideas Innovadoras” del Ministerio de Producción, Ciencia e Innovación Tecnológica del gobierno de la provincia de Córdoba.

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