Los investigadores de la Universidad Estatal de Colorado están trabajando con una gran cantidad de herramientas tecnológicas destinadas a optimizar los sistemas de riego de pivote central.
POR LUKE REYNOLDS – IRRIGATION TODAY
27 de octubre de 2023
Investigadores de la Universidad Estatal de Colorado , Fort Collins, están trabajando con agricultores para mejorar el riego utilizando sensores, imágenes satelitales y tecnología de aprendizaje profundo.
El proyecto está dirigido por Sangmi Pallickara , PhD, profesora del departamento de informática de CSU. Está financiado por una subvención de 1,2 millones de dólares de la Fundación Nacional de Ciencias.
Se centra en optimizar los sistemas de riego de pivote central utilizados en el oeste de EE. UU.
«El objetivo es pronosticar las necesidades de agua de los cultivos utilizando novedosos algoritmos de aprendizaje profundo y métodos de teoría de juegos», dice Pallickara. “Un mejor uso y ubicación del agua evitaría la erosión y la escorrentía de nutrientes por exceso de agua y, al mismo tiempo, mejoraría los rendimientos. Los productores también conservan el control de este sistema para tomar decisiones y considerar cómo variables como los derechos de agua y las tarifas de uso pueden entrar en juego en un año determinado”.
Según el Servicio Geológico de los Estados Unidos, el riego representó el 42 % de las extracciones de agua dulce de los EE. UU. en 2015. El equipo del CSU está explorando el uso de sensores y datos satelitales para determinar las necesidades específicas de agua en distintos terrenos. Además, el aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático, desempeñará un papel en el análisis de grandes cantidades de datos para perfeccionar las prácticas de riego.
El equipo está colaborando con la empresa agrícola Simplot y la Universidad de Nebraska-Lincoln para la recopilación de datos.
Los investigadores del proyecto incluyen a Sangmi Pallickara, Shrideep Pallickara, Jay Breidt, Jeffrey Niemann y Allan Andales.