Rentabilización de las explotaciones agrícolas hidropónicas de interior
La agricultura vertical de interior es una nueva práctica revolucionaria para afrontar los retos de la agricultura tradicional. Dado que el 80 % de la tierra cultivable ya está en uso, en 2050, se necesitarán 109 millones de hectáreas más para alimentar a la población. En la agricultura vertical se cultiva en capas apiladas en un entorno controlado, con lo que se utiliza con eficiencia el espacio y se reduce la necesidad de terrenos agrícolas. Con todo, las necesidades de iluminación del cultivo interior de plantas son enormes. Las granjas verticales gastan aproximadamente el 60 % de sus ingresos en costes de electricidad, lo que significa que sólo el 27 % de estos negocios son rentables. El equipo del proyecto FarMind, financiado con fondos europeos, creó un sistema de iluminación inteligente que proporciona automáticamente la cantidad exacta de luz que necesita la planta que tiene debajo. El sistema se basa en la inteligencia artificial (IA) y responde a las necesidades fotosintéticas reales de las plantas. «Al optimizar el espectro, la intensidad y la duración de la luz, y utilizar sistemas de control inteligentes, FarMind puede ayudar a las granjas verticales a reducir sus costes energéticos, haciendo así que el negocio sea más sostenible y competitivo desde el punto de vista financiero», comenta Tatsiana Zaretskaya, fundadora de Laava Tech y coordinadora del proyecto FarMind.
Sistema de iluminación inteligente
La tecnología creada en el marco del proyecto FarMind es un sistema de agricultura de precisión que incorpora sensores avanzados, luminotecnia e IA. Comienza recopilando datos en tiempo real mediante múltiples tipos de sensores, que supervisan los niveles de luz que recibe cada planta. «La información recopilada no solo se refiere a la cantidad de luz, sino también a su calidad, teniendo en cuenta las distintas longitudes de onda que pueden tener efectos diversos en el crecimiento de las plantas», explica Zaretskaya. Todos estos datos se introducen en un modelo de IA entrenado para comprender las necesidades óptimas de luz de los distintos cultivos en las diferentes fases de crecimiento. Este analiza los datos de los sensores y determina si las condiciones de luz de ese momento satisfacen las necesidades de la planta y, a continuación, ajusta el sistema de iluminación para proporcionar la cantidad y la calidad de luz adecuadas para cada planta. La IA también utiliza datos pasados para prever las necesidades futuras. «Esta capacidad predictiva ayuda a optimizar el uso de los recursos y favorece un mejor crecimiento de los cultivos al ajustar por adelantado las condiciones antes de que surja un posible problema», señala Zaretskaya.
Desarrollo de la tecnología
A través del proyecto FarMind, el equipo se centró tanto en el desarrollo tecnológico como en la viabilidad comercial del sistema. «Empezamos con el objetivo de crear un sistema avanzado de agricultura de precisión impulsado por IA. Logramos desarrollar y perfeccionar esta tecnología, al tiempo que dábamos pasos significativos hacia el mercado comercial», añade Zaretskaya. El equipo realizó pruebas de campo para comprobar la eficacia del sistema e introdujo iteraciones en la tecnología. Estos ensayos proporcionaron información esencial sobre el funcionamiento del sistema en situaciones reales y ayudaron a los investigadores a comprender mejor las necesidades actuales del mercado. «Además, nuestras colaboraciones con diversas granjas y organizaciones agrícolas contribuyeron a tener presencia en el mercado», señala Zaretskaya.
Hacia los mercados comerciales
La subvención de la Unión Europea proporcionó el respaldo financiero necesario para llevar a cabo una amplia investigación, desarrollar la tecnología y ejecutar las pruebas iniciales. «La financiación que recibimos fue un trampolín que nos permitió desarrollar una técnica innovadora y adquirir valiosos conocimientos sobre los requisitos del sector agrícola», destaca Zaretskaya. «Según nos acercamos a la comercialización, estamos entusiasmados por la posible repercusión de FarMind en la agricultura europea y más allá».
Palabras clave
FarMind, vertical, agricultura, comercial, rentable, viabilidad, tecnología, IA, luz, fotosintética
