INTA presentó un prototipo de gemelo digital para optimizar el riego agrícola
El INTA Santiago del Estero presentó un prototipo de gemelo digital con inteligencia artificial para optimizar el riego agrícola. La herramienta combina imágenes satelitales, mediciones de campo, modelos de cultivo e inteligencia artificial para estimar la disponibilidad de agua en el suelo y mejorar las decisiones de riego. El desarrollo fue presentado durante la 9.ª Reunión Internacional de Riego, realizada en INTA Manfredi, Córdoba.
En el marco de las actividades por los 70 años del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) y de la 9.ª Reunión Internacional de Riego, INTA Santiago del Estero presentó un prototipo de gemelo digital orientado a mejorar la gestión del agua en la producción agrícola.
La herramienta integra mediciones de campo, imágenes satelitales, modelos de cultivo e inteligencia artificial para ayudar a determinar cuándo es necesario regar y aprovechar de manera más eficiente el agua disponible.
La presentación estuvo a cargo de la Lic. Juana López, investigadora del Grupo de Recursos Naturales del INTA Santiago del Estero, quien explicó el funcionamiento y las posibilidades de esta tecnología, que busca aportar información actualizada y accesible para acompañar las decisiones de los productores.
Un gemelo digital es una representación virtual de un sistema real que se actualiza a partir de nuevas observaciones y permite analizar su estado, simular situaciones y evaluar diferentes alternativas de manejo. Durante la presentación, López explicó que no se trata solamente de un mapa o de un modelo informático, sino de una herramienta que permite conocer qué está ocurriendo en un lote y anticipar qué podría suceder según las decisiones que se tomen.
En este sentido, señaló que el mapa indica dónde ocurre algo, el modelo permite comprender cómo funciona un sistema y el gemelo digital ayuda a conocer su estado actual y explorar posibles escenarios futuros. Para ello, resulta fundamental incorporar nuevos datos que mantengan actualizada la representación digital.
El prototipo desarrollado por INTA integra distintas capas de información: desde la captura de datos mediante sensores e imágenes satelitales hasta la incorporación de información del suelo, el clima y el cultivo. A su vez, utiliza modelos de simulación e inteligencia artificial para procesar los datos y presentar los resultados mediante un tablero interactivo.
La agricultura atraviesa una transformación que va desde los métodos tradicionales, basados principalmente en la experiencia, hacia sistemas de agricultura de precisión que incorporan maquinaria, sensores y herramientas digitales para conocer mejor las condiciones de cada sector del lote.
Sin embargo, disponer de una mayor cantidad de información no garantiza, por sí solo, mejores decisiones. El desafío consiste en interpretar esos datos y convertirlos en información útil para la producción, especialmente en regiones donde la disponibilidad de agua condiciona las prácticas de riego.
El prototipo utiliza inteligencia artificial, aprendizaje automático (machine learning) y técnicas de aprendizaje profundo (deep learning) para analizar información y reconocer patrones. Estas herramientas trabajan de manera complementaria con los modelos físicos del cultivo: mientras estos representan procesos como el balance hídrico, la inteligencia artificial permite acelerar las estimaciones y ajustarlas a partir de las mediciones disponibles.
Dentro del gemelo digital, la inteligencia artificial cumple cinco funciones principales: clasificar cultivos a partir de imágenes satelitales, estimar variables que no se miden directamente —como la humedad del suelo—, proyectar la disponibilidad de agua para los siguientes siete días, cuantificar la incertidumbre de las estimaciones y comunicar las recomendaciones en un lenguaje sencillo para facilitar su comprensión.
De esta manera, la herramienta no busca ofrecer únicamente un valor numérico, sino información que permita comprender la situación del lote y evaluar las alternativas de manejo.
Para desarrollar esta herramienta, el equipo trabajó con datos reales de 81 lotes de algodón y alfalfa correspondientes a tres campañas agrícolas: 2021-2022, 2022-2023 y 2023-2024. La información incluye muestreos de humedad, muestras de suelo e imágenes satelitales de Planet, con una resolución de tres metros. Estos datos permiten relacionar las condiciones observadas en el campo con las estimaciones de los modelos y las características de la vegetación.
A través de un tablero interactivo, el usuario puede seleccionar un lote, una campaña, un escenario de riego y una fecha para consultar distintos indicadores que ayudan a evaluar la situación hídrica del cultivo.
Entre las principales funciones se encuentra la estimación del agua disponible en la zona de las raíces, comparándola con límites de referencia como la capacidad de campo, el umbral de estrés y el punto de marchitez. Estos valores permiten identificar cuándo la humedad del suelo puede resultar insuficiente para el desarrollo del cultivo y afectar su rendimiento.
La herramienta también presenta el balance hídrico, que contempla el agua que ingresa al sistema mediante las lluvias y el riego, y la que se pierde por el consumo del cultivo, el drenaje y la escorrentía. Además, compara el consumo de agua calculado por el modelo con las estimaciones obtenidas a partir del vigor de la vegetación observado en las imágenes satelitales.
Otro de los indicadores es el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), utilizado para analizar el vigor del cultivo y reconocer diferencias entre distintas zonas del lote. Esta información puede ayudar a determinar si existen variaciones importantes que justifiquen estrategias de riego diferenciadas.
Una de las funciones destacadas del prototipo es la proyección de la disponibilidad de agua en el suelo para los próximos siete días. Esta estimación se corrige con cada nueva medición de humedad incorporada, lo que permite actualizar la información a medida que se dispone de datos del campo.
A partir de los resultados, el tablero puede generar mensajes sencillos para orientar al productor. Por ejemplo, indicar que no es necesario regar por el momento porque la disponibilidad de agua sería suficiente para la semana siguiente. Estas recomendaciones se presentan como estimaciones y contemplan la posibilidad de consultar con un asesor técnico ante cualquier duda.
Asimismo, la herramienta incluye un resumen por distrito que permite visualizar el estado de los lotes simulados, identificar cuántos podrían necesitar riego durante la semana y cuántos presentarían condiciones de estrés hídrico. También ofrece una estimación de la lámina media de agua que sería necesario aplicar.
Estas funciones adquieren especial importancia en el Sistema de Riego del Río Dulce, considerado el área de riego más importante de Santiago del Estero, con aproximadamente 300.000 hectáreas distribuidas en 11 distritos. En esta región, las decisiones de riego están condicionadas por la disponibilidad de agua y los turnos asignados a los productores. Por eso, conocer cuánta agua conserva el suelo resulta fundamental para aprovechar mejor cada turno y evitar aplicaciones innecesarias o insuficientes.
El prototipo continúa en proceso de validación mediante nuevas mediciones, con el objetivo de mejorar la precisión de las estimaciones y fortalecer su utilidad para la toma de decisiones en el campo.
La propuesta representa un avance en la incorporación de herramientas digitales a la agricultura y busca facilitar el acceso a información clara, actualizada y útil para la gestión del riego. Al mismo tiempo, procura que las limitaciones y el grado de incertidumbre de las estimaciones estén disponibles para quienes utilizan la herramienta.
Como destacó López, el propósito no es reemplazar el criterio del productor, sino brindarle mejores elementos para decidir. En definitiva, el gemelo digital propone y el productor decide, con el objetivo de aprovechar de manera más eficiente el agua disponible y contribuir a una producción agrícola mejor informada.
