Bill Gates tenía razón: la IA consigue ahorrar un 10% de agua, según los regantes españoles
Big Gates está convencido de que la IA "devolverá" la energía que consume, tal como confirma un estudio de la federación de regantes, que ya usa la IA para ahorrar agua. Tiene otras muchas aplicaciones en el campo.
Un estudio del Grupo de Trabajo de IA de la Federación Nacional de Comunidades de Regantes (FENACORE), ha determinado que la inteligencia artificial ahorrará hasta un 10% de agua, sin comprometer la producción y el rendimiento de los cultivos. Las previsiones de Bill Gates se van cumpliendo.
El colectivo de los agricultores es uno de los más preocupados por el cambio climático, porque las sequías son cada vez más frecuentes y más largas, y el agua es un bien cada vez más escaso. Por suerte, la inteligencia artificial ayudará a optimizar este recurso, ahorrando hasta un 10% del agua, sin comprometer la cosecha.
Además, la IA en el campo tiene otras muchas aplicaciones que los agricultores españoles, pioneros en todo el mundo, ya están poniendo en marcha.
La IA ahorra agua, costes y problemas en el campo
Bill Gates dijo hace unos meses que no está preocupado por el alto consumo energético, en electricidad y agua, que requiere la inteligencia artificial. Según él, ayudará a ahorrar mucho más, optimizando los modelos de producción. Y estos datos de los regantes españoles, le dan la razón.
Según explica FENACORE en su nota de prensa, herramientas de IA como ChatGPT y Copilot ya facilitan la gestión administrativa en las comunidades de regantes, liberando tiempo y recursos en tareas administrativas para centrarse en la optimización del riego y la sostenibilidad.
A través de proyectos europeos como Life Triplet, los agricultores españoles ya están utilizando Big Data para la aplicación inteligente del agua y de los nutrientes en el regadío.
Sorprende comprobar la gran cantidad de áreas en donde la inteligencia artificial ya es una herramienta efectiva en el entorno rural.
Por ejemplo, a través de datos recopilados por sensores e imágenes satelitales, la inteligencia artificial analiza estos datos y es capaz de detectar de manera temprana problemas como el taponamiento de aspersores, antes de que afecten al rendimiento de las explotaciones.
Además, redes neuronales y modelos Transformer están facilitando la predicción de la demanda hídrica con un nivel de precisión sin precedentes.
FENACORE también emplea gemelos digitales, modelos virtuales que simulan escenarios de riego en tiempo real. Esto permite ajustar parámetros de forma dinámica según las necesidades específicas del cultivo.
Sistemas automatizados adaptativos integran datos climáticos, energéticos y agronómicos para optimizar el uso de recursos, a través de modelos de IA especializados en el área de la hidrodinámica.
Todas estas tecnologías de inteligencia artificial, aplicadas a los cultivos, van a permitir ahorrar hasta un 10% de agua, además de reducir los costes en averías, gestión de recursos, tareas administrativas, y otros muchos beneficios.