Un equipo internacional de investigadores desarrolló un sistema que combina inteligencia artificial, sensores IoT, realidad extendida y conectividad satelital para optimizar el uso del agua en la agricultura mediante gemelos digitales de cultivos.
La tecnología permite a los productores simular decisiones de riego y fertilización antes de aplicarlas físicamente en el campo, reduciendo errores y favoreciendo una gestión más eficiente de recursos en un contexto marcado por la escasez hídrica y el cambio climático.
El sistema crea una réplica virtual exacta del cultivo y del terreno, alimentada en tiempo real por sensores que monitorean humedad del suelo, temperatura y niveles de nitrógeno, fósforo y potasio (NPK). Los datos son procesados mediante algoritmos de machine learning capaces de anticipar eventos como estrés hídrico, anomalías o posibles afectaciones antes de que ocurran.
A diferencia de las plataformas tradicionales de monitoreo, esta solución permite interactuar directamente con el modelo virtual y visualizar las consecuencias de distintas decisiones agrícolas sin intervenir físicamente el terreno.
“El conocimiento tradicional del campo no debe sustituirse, sino fortalecerse con herramientas predictivas que permitan una agricultura más sostenible y resiliente”, explicó Francisco Falcone, director del Institute for Smart Cities y profesor visitante distinguido en telecomunicaciones en el Tecnológico de Monterrey.
El proyecto es resultado de la colaboración entre la Universidad Pública de Navarra, en España, y el Tecnológico de Monterrey. Su primera implementación operativa se desarrolló en una finca experimental de la Universidad Pública de Navarra y actualmente el equipo trabaja en adaptar la tecnología a cultivos estratégicos en Querétaro.
Uno de los elementos más innovadores es la incorporación de realidad aumentada, que permite a operarios recibir asistencia técnica remota y visualizar diagnósticos en tiempo real mientras realizan tareas agrícolas, sin necesidad de utilizar dispositivos móviles.
Además, el sistema integra trazabilidad completa de la cadena productiva, desde el cultivo y almacenamiento hasta la distribución, permitiendo monitorear cada etapa en tiempo real para reducir pérdidas, mejorar la calidad de los alimentos y ofrecer mayor transparencia a consumidores y compradores.
La solución también incorpora redes satelitales de baja órbita (LEO), lo que facilita la transmisión continua de datos en zonas rurales sin cobertura celular, uno de los principales desafíos para la digitalización del campo en México y América Latina.
De acuerdo con el Dr. Falcone, el modelo fue diseñado para ser escalable y accesible, compatible con dispositivos de bajo costo y adaptable tanto para pequeños productores organizados en cooperativas como para grandes explotaciones agrícolas.
Aunque la investigación se validó inicialmente en viñedos, los especialistas señalaron que la tecnología puede aplicarse en otros cultivos extensivos y huertos urbanos, convirtiéndose en una herramienta clave para enfrentar simultáneamente la escasez de agua y la brecha digital en el sector agrícola.
