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entrevista / rafael gonzález

«La inteligencia artificial es el futuro del regadío»

Premio de la Cátedra Agrobank

 

Rafael González, en el Campus de Rabanales. - SÁNCHEZ MORENO

Pilar Cobos Pilar Cobos
15/04/2019

Rafael González (29 años de edad, nacido en Córdoba) es investigador del programa Juan de la Cierva en la Universidad de Castilla-La Mancha y acaba de recibir con una «gran satisfacción» el premio de la Cátedra Agrobank Calidad e Innovación de la Universidad de Lleida por la tesis doctoral Optimización de la gestión de redes de riego a presión a diferentes escalas mediante inteligencia artificial. González es ingeniero agrónomo por la Universidad de Córdoba y su trabajo ha sido desarrollado en el marco del grupo de investigación de Hidráulica y Riegos de la UCO.

-Una de las principales conclusiones de su estudio es que se puede conseguir un ahorro potencial de energía de entre un 20 y 27% en las comunidades de regantes cuando se aplican técnicas avanzadas de sectorización y de control de puntos críticos en la red de distribución de agua. ¿Esto quiere decir que bajaría el consumo eléctrico?

-Depende de cada comunidad de regantes el ahorro potencial que puede llegar a tener. Se refiere a las estaciones de bombeo. Con estas estrategias se permite bajar el consumo energético.

-¿En qué se traduce esto?

-Hasta que empecé la tesis, se habían desarrollado algunas técnicas de optimización como sectorización y puntos críticos. Esas técnicas clásicas tienen una serie de limitaciones, entre ellas, no consideraban el efecto de la parcela dentro de la red de distribución de agua. La primera parte de mi tesis trató de eliminar esa limitación, incorporamos más aspectos a esas técnicas para seguir optimizando la comunidad de regantes. Una vez que teníamos resuelta la optimización mediante esas técnicas, pasamos a la incorporación del big data y la inteligencia artificial para la gestión de las comunidades de regantes. Nosotros hemos supuesto que si soy capaz de predecir el consumo de agua que tiene una comunidad uno o dos días antes, puedo utilizar las técnicas de sectorización, control de puntos críticos y otras que estamos desarrollando para seguir optimizando el uso del agua y de la energía.

-¿Supone esto que se pueden hacer más rentables los cultivos?

-Claro. Si conseguimos disminuir el coste energético y de agua del agricultor, sus beneficios suben.

-¿Se podría aplicar este trabajo en las distintas comunidades de regantes?

-Uno de los principales beneficios es que los modelos desarrollados son particularizados para cada comunidad. Es decir, cada una tendrá su modelo de optimización. Eso permitirá cambiar el paradigma de la gestión de la comunidad de regantes, se empezará a gestionar de una forma que no se ha hecho hasta ahora, basada en esa predicción. Yo soy capaz de predecir cómo, cuándo y cuánto voy a tener que regar un día o dos antes de que eso suceda, por lo tanto, voy a poder determinar la compra en tiempo real de la energía, me antepongo a posibles fallos de la red y lo soluciono, gestión de los equipos de trabajo, del material en stock en caso de reparaciones. Infinitud de posibilidades que se pueden realizar anteponiéndose a lo que va a pasar.

-¿Hay alguna comunidad de regantes interesada ya en implantar este resultado?

-Sí, no lo tenemos implantado aún, lo estamos probando, pero hay comunidades que se están interesando en esta tecnología.

-¿Entiende, entonces, que este es el futuro de la agricultura?

-Entendemos que la inteligencia artificial es el futuro de la agricultura de regadío. El futuro reciente. Según la previsión de cambio climático y de necesidades de alimentos de la FAO, no seremos capaces de incrementar mucho la tierra arable, porque no la hay, cada vez tenemos menos disponibilidad de agua y los costes energéticos están subiendo. O somos capaces de gestionar de esta forma la agricultura de regadío o muy difícilmente se podrá desarrollar.

-¿Ahora trabaja en la segunda parte de su tesis?

-Sí. La segunda parte de la tesis es el uso del big data y la inteligencia artificial, las nuevas tecnologías, en la gestión de agua de las comunidades de regantes.

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