- SEMINARIO - Desarrollo de sensores virtuales para la monitorización de variables en procesos agrícolas bajo riego en el contexto de agricultura 4.0

DISERTANTE: Ing. Alida Ortiz , del Instituto de Automática, Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de San Juan - CONICET.
RESUMEN:La provincia de San Juan, Argentina, enfrenta una creciente escasez hídrica que amenaza la producción de cultivos altamente dependientes del riego presurizado. En este contexto, la monitorización continua y espacialmente distribuida de variables del sistema suelo-planta-agua-atmósfera resulta indispensable para una gestión eficiente del riego, pero la instrumentación convencional presenta limitaciones de cobertura, costo y accesibilidad que impiden disponer de información completa a escala de parcela. Esta investigación propone desarrollar sensores virtuales (algoritmos que estiman variables de interés a partir de mediciones disponibles) para la monitorización de variables agronómicas e hídricas en procesos agrícolas con riego, en el marco de la Agricultura 4.0.
El desarrollo de los sensores virtuales se organiza en cuatro etapas iniciando por la identificación y parametrización de modelos del sistema productivo, seguido del acondicionamiento y preprocesamiento de datos provenientes de estaciones de campo, satélites y otras fuentes. A continuación en la tercera etapa se abordará el diseño e implementación de sensores virtuales mediante enfoques basados en modelos, en datos (con énfasis en redes neuronales artificiales) e híbridos, para la integración espaciotemporal de la información. La cuarta etapa desarrollará la evaluación de índices de desempeño hídrico mediante fusión sensorial de variables medidas y estimadas. Por último la validación se realizará con datos de campo propios, obtenidos en parcelas demostrativas del INTA San Juan o con bases de datos públicas.
Como resultado, se espera obtener una metodología sistemática para el diseño de sensores virtuales adaptada a las condiciones de sistemas agrícolas con riego presurizado en zonas áridas, junto con herramientas computacionales que permitan estimar de forma continua variables como la evapotranspiración real del cultivo, la humedad del suelo y los índices de estrés hídrico. Estos resultados contribuirán a optimizar la cantidad y oportunidad del riego aplicado, promoviendo una producción agrícola más eficiente y sostenible adaptada a las condiciones de zonas áridas del oeste argentino.