Transformando la viticultura
Altavitis desarrolla y presta servicios avanzados basados en la sensórica avanzada, robótica e inteligencia artificial, con el fin de promover el desarrollo de la agricultura y la industria agroalimentaria hacia una mayor eficiencia y sostenibilidad. Proporciona tecnología disruptiva para la transformación digital del sector vitivinícola haciéndolo más inteligente, eficiente y siendo a su vez sostenible y accesible para una gran diversidad de explotaciones.
¿Qué beneficios aporta la viticultura de precisión al manejo del viñedo?
La viticultura de precisión mejora la toma de decisiones del responsable técnico de una bodega porque le ayuda a trabajar de una forma más racional y objetiva, siempre a partir de la toma y análisis de datos. En la actualidad, la viticultura de precisión está mejorando el manejo del viñedo, porque reduce el impacto ambiental e incrementa la eficiencia de los recursos. Me refiero a fitosanitarios, agua, fertilizantes… Esto supone ganar tiempo y dinero.
¿Son sinónimos viticultura de precisión y viticultura sostenible?
También son sinónimos de viticultura rentable. Por ejemplo, desde Altavitis trabajamos para reducir el uso de productos fitosanitarios. Una manera de hacerlo es mediante una detección precoz y rápida de las plagas y enfermedades, de forma que se atajan de una forma más eficiente y se reduce el uso de plaguicidas hasta un 40%. Una de las consecuencias del cambio climático es la aparición de nuevas plagas y enfermedades. Por otra parte, se requiere también el uso más eficiente del agua, un recurso estratégico en nuestro país. Para lograrlo proponemos el uso de herramientas sencillas, rápidas y no invasivas para el viticultor como puede ser la termografía. La termografía mide la temperatura foliar de las plantas y con este dato se pueden estimar las necesidades de riego.
¿Cómo se aplica la inteligencia artificial para la detección de plagas?
El modelo de trabajo que promovemos desde Altavitis permite a los viticultores monitorizar de manera más efectiva los viñedos, identificar problemas potenciales, plagas y enfermedades graves, y tomar medidas preventivas o correctivas de manera oportuna. Además de reducir los daños a los cultivos y favorecer la gestión económica de una empresa vitivinícola, también contribuye a una gestión más sostenible y eficiente de la agricultura. En el caso de Altavitis, la inteligencia artificial salva al viñedo.
¿Cómo se salva al viñedo con inteligencia artificial?
En concreto, en Altavitis estamos trabajando con dos tipos de herramientas. En primer lugar, con sensores próximos, que permiten la obtención de imágenes de muy alta resolución, obtenidas a un metro de distancia del viñedo, tanto de forma automática como manual. A su vez, a través de la inteligencia artificial identificamos y diferenciamos los síntomas de plagas y enfermedades que aparecen en el viñedo y, de esta manera, promovemos una gestión más eficiente y eficaz de los tratamientos fitosanitarios.
¿Cómo es el paso a paso desde el viñedo hasta el análisis en el ordenador?
Lo explicamos con uno de nuestros casos de éxito. Altavitis Technologies inició el proyecto de inteligencia artificial ‘Mapping de la incidencia y severidad de las enfermedades de la madera del viñedo con el uso de nuevas tecnologías no-invasivas e inteligencia artificial’ en 2022 en Bodegas Muga. A través de una plataforma sensorizada se toman imágenes del viñedo, se procesan con un algoritmo de ‘deep learning’ y técnicas de visión artificial, lo que permite cuantificar el porcentaje de superficie foliar afectada por las enfermedades de la madera, cepa a cepa. Este nuevo algoritmo desarrollado por Altavitis posibilita automatizar la estimación de la severidad y la incidencia de las enfermedades de la madera en el viñedo de forma fiable. Esto posibilita que se realice un diagnóstico, cepa a cepa, que determina si hay plantas sanas, o enfermas o si están muertas (marras).
¿Qué herramientas se están utilizando en campo para la gestión eficiente del riego?
En algunos casos para el riego se está usando sensores del suelo. En Altavitis defendemos que lo más sencillo y eficiente es utilizar cámaras portátiles termográficas que se pueden utilizar incluso en el móvil, con un bajo coste y que puede utilizar de una forma sencilla el viticultor. Esas imágenes se pueden procesar de una forma automatizada y se obtienen las necesidades del riego del viñedo.
¿De qué manera se están empleando las herramientas de precisión para la vendimia?
Hablamos de la composición y producción de uva. Hoy tenemos herramientas que permiten determinar de forma rápida la composición de la uva y así determinar la fecha de vendimia. Para ello, se usan técnicas rápidas y no invasivas, que sustituyen a los muestreos tradicionales en los que hay que llevar la uva a analizar. Ahora tenemos nuevas herramientas capaces de determinar la composición (azúcares, acidez…) en pleno campo.
¿Sería rentable sólo para productores grandes? ¿Desde qué cantidad de hectáreas se justificaría?
La inteligencia artificial en el campo es rentable para todas las economías. En poco tiempo se ha reducido la barrera de entrada: los servicios de inteligencia artificial en el campo ayudan a tomar mejores decisiones y eso supone reducir costes, como es el caso en la reducción de fitosanitarios donde no solo se consigue un menor impacto ambiental sino economizar. Son herramientas para lograr una viticultura más eficiente y que se precisen menos recursos: la inteligencia artificial es la mejor inversión para la cuenta de resultados de los viticultores y de las bodegas.
¿Qué valor tiene el uso de los drones en la viticultura de precisión?
Este tipo de tecnología ha quedado un poco más relegada y no hay un uso masivo. Hace años se pensaba que iba tener un mayor impacto en la agricultura, pero por el momento no lo está teniendo, salvo casos puntuales. Sus principales factores limitantes es que requiere un uso continuado y un manejo del propio dron, por lo que es más difícil su automatización, lo que hace que tenga también un mayor coste. Por otro lado, los drones vuelan a varias decenas de metros de altura, por lo que a veces las imágenes que pueden tomar no tienen la resolución suficiente para usos como la detección precoz de plagas y enfermedades. En este caso, el ‘proximal sensing’ claramente tiene más ventajas competitivas y es más eficaz que la teledetección.
