Contratará el Gobierno a una empresa que soporte y dé mantenimiento a una plataforma web “para recomendaciones de riego a productores rurales” a lo largo del estado, específicamente para productores de chile, cebolla, manzana, nogal o alfalfa que son los más importantes de la región.
Con esta plataforma ayudarán a los productores con información útil, pero también permite «atorar» a quienes están abusando del consumo de agua.
La aplicación de IA llega en el contexto de la Declaratoria de Emergencia por Sequía en todos los municipios de Chihuahua. El Gobierno estatal hará una inversión histórica en el sector campo.
Se suma a la intención del Gobierno Federal de lanzar a través de Conagua una plataforma de Internet que dará seguimiento a las concesiones de agua.
Esta plataforma será de ‘machine learning’, llamado ‘aprendizaje automático’, que es una de las herramientas de inteligencia artificial que permite a computadoras “aprender” datos para dar un mejor resultado, también llamado escalamiento de algoritmos.
La tecnología IA con machine learning permite que conforme se vaya sumando información el resultado de una herramienta sea cada vez mejor.
La Secretaría de Desarrollo Rural (SDR) del Estado solicita esta plataforma digital para recopilar información de agricultores y demás trabajadores del campo sobre el clima, lluvias, el agua que requiere cada cultivo y otros datos.
A la plataforma podrán acceder en una dirección web o mediante una aplicación (app) de celulares tanto una cuenta administradora como más de 4 mil 150 usuarios entre los cuales estarían los propios productores.
¿Para qué servirá la plataforma?
Con toda información procesada mediante machine learning van a obtener datos como:
- Ubicación de cultivos.
- El tipo de riego que usan en los cultivos.
- Demanda hídrica (cuánta agua consumen).
- Volumen de agua disponible.
- Meteorología (clima de la región, historial de lluvias, sequía, etcétera).
- Tecnificación de cada predio.
- Detectores de humedad.
- Hará alertas, por ejemplo, en caso de granizada u otras condiciones meteorolóicas que afectan a los cultivos.
Con esta información el Gobierno busca hacer “recomendaciones de riego a productores rurales”.
“Esta información debe ser personalizada y adecuada a los tiempos de riego de cada productor, sea semanal, quincenal o el periodo que se determinen para estos riegos, un sistema o acceso a uno ya existente que permita procesar datos y calcular las necesidades hídricas de unidades productivas para obtener recomendaciones de riego en los diferentes cultivos que se producen en el estado de Chihuahua”, agrega la SDR.
Detalles de la nueva plataforma digital.
Sistema de Machine Learning meteorológico e hídrico en línea, accesible mediante una dirección web y una aplicación móvil (APP) para teléfonos, que incluye:
- Una cuenta Administradora.
- Una base de datos para hasta 4,150 usuarios o más.
Propósito:
Almacenar información sobre predios agrícolas en el Estado de Chihuahua, ingresando, procesando y obteniendo datos específicos mediante un algoritmo desarrollado por el proveedor, en tiempo real.
Resultados esperados:
- Cálculo de necesidades hídricas para áreas de interés del Gobierno del Estado de Chihuahua.
- Sugerencias de riego personalizadas basadas en cultivo, suelo y sistema de riego.
Características Generales
- Unidad Productiva: Área cultivable en Chihuahua (de 5 a 20 hectáreas), destinada a cultivos como chile, cebolla, manzana, nogal o alfalfa, con un máximo de tres unidades productivas por productor.
- Sistemas de Riego: Basados en datos climáticos y aportes de los usuarios.
- Fases del Sistema: Tres fases mínimas en el procesamiento de datos.
Fase 1: Insumo
- Cuenta Administradora para SDR con base de datos para 4,150 usuarios o más.
- Interfaz web intuitiva: Facilita el ingreso y manejo de datos, minimizando errores mediante sistemas de chequeo.
Datos ingresados:
- Titular de la unidad productiva.
- Ubicación geográfica (coordenadas).
- Tipo de cultivo y coeficiente (kc).
- Tipo y eficiencia del sistema de riego.
- Caudal de agua disponible.
- Análisis de suelo (laboratorio certificado o capas geoespecializadas).
Fase 2: Procesamiento
El algoritmo integrará datos meteorológicos y climáticos específicos para cada ubicación ingresada.
Variables a considerar:
- Temperatura, humedad relativa, punto de rocío.
- Precipitaciones, nubosidad, viento, radiación solar, presión atmosférica.
- Evapotranspiración, déficit de presión de vapor.
Operación:
Procesamientos automáticos las 24 horas para obtener recomendaciones precisas.
Fase 3: Resultado
Datos generados:
- Cálculo de evapotranspiración y reposición hídrica.
- Recomendación de horas óptimas de riego según tipo de riego.
- Resultados disponibles 24/7 en plataforma y por mensajería móvil semanal.
Requisitos adicionales:
- Soporte mediante Call Center o inteligencia artificial.
- Garantía de privacidad, seguridad, integridad y calidad de los datos.
Este sistema será un apoyo para la toma de decisiones en manejo hídrico intrapredial, integrando tecnología avanzada para maximizar la eficiencia en el uso de recursos.