La IA detecta el estrés hídrico en plantas antes que el ojo humano en Elche

Investigadores de la Universidad Miguel Hernández de Elche desarrollan sistemas de inteligencia artificial para optimizar el riego y reducir el consumo de agua en cultivos.

Imagen genérica de una hoja de planta con signos de estrés en un invernadero, con sensores y tubos de riego borrosos al fondo.
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Imagen genérica de una hoja de planta con signos de estrés en un invernadero, con sensores y tubos de riego borrosos al fondo.

La Universidad Miguel Hernández (UMH) de Elche está perfeccionando un modelo de Inteligencia Artificial que detecta el estrés hídrico en plantas con alta precisión, permitiendo un ahorro significativo de agua y una mejor gestión de los cultivos.

La inteligencia artificial (IA) se está consolidando como una herramienta clave en los invernaderos, ofreciendo a los agricultores y viveristas la capacidad de anticiparse a amenazas externas. Esta tecnología, que aún se encuentra en fase de ensayo en parcelas experimentales, busca extenderse comercialmente a corto o medio plazo para optimizar la gestión de recursos como el agua, especialmente en un sector tan dependiente de la climatología.
Investigadores de la UMH de Elche están trabajando en sistemas para combatir el estrés hídrico, uno de los grandes desafíos de la agricultura mediterránea. Un estudio, presentado en las jornadas ibéricas de horticultura organizadas por la Estación Experimental de Elche, ha sido liderado por el profesor Antonio Ruiz Canales. Este proyecto propone una plataforma tecnológica basada en el Internet de las Cosas (IoT) y la IA para monitorizar cultivos ornamentales en tiempo real, integrando sensores que miden temperatura, humedad ambiental, radiación, concentración de CO₂, humedad del sustrato y parámetros de riego y fertirrigación.
La información recopilada se transmite mediante tecnologías como 4G y LoRaWAN, y es procesada por modelos de IA entrenados para interpretar el estado de las plantas. Los resultados obtenidos en condiciones reales son muy relevantes, ya que los algoritmos alcanzan una tasa de éxito superior al 90% en la detección temprana del estrés vegetal y permiten reducir más de un 20% el consumo hídrico, con un margen de error inferior al 8%.
Otras líneas de investigación, como la del profesor Fernando Aragón Rodríguez de la Escuela Politécnica Superior de Orihuela (EPSO) y el instituto CIAGRO de la UMH, buscan conseguir instalaciones cada vez más autónomas. La IA permitirá trabajar con imágenes, sensores y datos ambientales para detectar problemas antes de que el ojo humano los perciba, incluyendo alteraciones morfológicas por mal riego o anticipación de plagas y enfermedades. Aunque la implantación es limitada por el coste de los equipos y el nivel de digitalización del sector, los investigadores confían en una adopción progresiva a medida que los costes se reduzcan y los productores perciban un retorno económico claro.
Desde la Estación Experimental Agraria de Elche, dependiente de la Generalitat, también se ven estos sistemas como una herramienta transformadora. Su director, Julián Bartual, espera incluir pronto este aprendizaje computacional en las parcelas experimentales y ya han incorporado cursos formativos, especialmente en cultivos como la uva de mesa, convencidos de que la digitalización cambiará rápidamente la forma de trabajar en el campo.