| Vídeo de la intervención de Alex Pujol Garcia en el Congreso Internacional ACE de la Enología y el Cava 2024 el 15 de noviembre de 2024, y resumen de su ponencia. |
El ponente presenta VITIGEOSS como un proyecto europeo que se ha realizado con la colaboración de diversas entidades y centros tecnológicos de Europa, así como empresas del sector vitivinícola para traer la inteligencia artificial (IA) al sector vitivinícola. El objetivo es buscar la forma de utilizar estos modelos, introducir los datos y poder obtener conclusiones interesantes.
Introducción del proyecto
“La UE es el mayor productor del vino del mundo y por tanto la vitivinicultura es la principal actividad económica del sur de Europa; teniendo en cuenta que el 20% de las emisiones de CO2 provienen de las actividades agrícolas, entre ellas se halla la viticultura. Se trata, pues, de aportar nuestro granito de arena a este sector con nuestro conocimiento y las posibles nuevas líneas futuras a estudiar.”
En los últimos años, ha habido un desarrollo de modelos basados en teledetección y en el internet de las cosas con el fin de poder saber, sin acto presencial, qué sucede en la viña. Estos datos pueden obtenerse a través de las imágenes de satélites, drones, cámaras, etc. E incluso desplegar diferentes sensores para obtener las mediciones concretas que sirvan para alimentar estos modelos comentados.
Para obtener toda esta información nace el Proyecto VitiGEOSS, de 3,5 años de desarrollo, con un presupuesto de 3 M€, financiados mayoritariamente por la UE y coordinado desde Eurecat, y en el que intervienen 9 participantes de 4 países (Portugal, España, Italia y los Países Bajos), con 4 centros de investigación involucrados: dos en Catalunya (Eurecat y Barcelona Supercomputing Center) y dos en Italia (La Fundación Linx, en Turín y el Departamento de Agricultura de la Universidad de Nápoles). Asimismo, participan diferentes bodegas de Italia, Catalunya y Portugal. La información recopilada proviene de geografías diferentes con sus peculiaridades características que proporcionan múltiples datos, para alimentar a los modelos de IA. También participan en el proyecto dos empresas tecnológicas que aportan la estructura para canalizar los datos obtenidos y ponerlos en plataformas accesibles para los posibles usuarios.
VitiGEOSS intenta obtener tendencias de los modelos de IA, ver el estado del arte, ver los datos reales de las bodegas que han participado: datos de campo a los que se suman, de forma sencilla, los datos obtenidos por teledetección, imágenes satelitales y, gracias al conocimiento de los profesionales del vino, poder diseñar todos estos modelos para los distintos servicios propuestos, saber las necesidades de quienes generan los datos, poder agrupar toda esta información mediante tecnologías punteras como deep learning, procesado de imagen, segmentación, algoritmos de optimización, etc., y poder generar resultados útiles para los productores.
Otra cuestión importante es obtener una predicción meteorológica y climática potente, que vaya más allá de unas pocas semanas previas, un conocimiento indispensable, pues está muy ligado a las posibles enfermedades que puedan surgir en el viñedo.
También se persigue disponer de una gestión integrada, con los distintos servicios necesarios en una sola plataforma, a fin de avisar, por ejemplo, si hay alertas de posibles enfermedades y los tratamientos a aplicar. Intentar, en definitiva, que la elaboración del vino sea más sostenible, siendo más precisos en la aplicación de los recursos y disminuyendo el uso de productos fitosanitarios. Utilizar la teledetección para saber el estado del viñedo, sin olvidar la estrategia de comercialización del producto elaborado.
Los tres integrantes del estudio, Symington Family Estates (Portugal), Mastroberardino Società Agricola,Srl (Italia) y Familia Torres Wines (España), proporcionan los datos concretos de cada región geográfica.
Servicios de la plataforma VitiGEOSS
A) La estación meteorológica y climática, el seguimiento fenológico con predicciones a 1-2 semanas vista, el estado del cultivo, la gestión de enfermedades y la organización de recursos y tareas. Los modelos de predicción meteorológica trabajan en tres horizontes temporales diferentes.
Weather forecast, predicciones del tiempo entre 1-15 días. Se trata de un modelo determinista, con un plazo de 3 a 5 días, con datos actualizados diariamente.
Las predicciones climáticas: subseasonal (de 10-60 días) y seasonal (de 1-15 meses) son probabilísticas. Indican cuál es la variabilidad de que lo que está aportando el modelo sea correcto.
B) La monitorización fenológica. Nos basamos en la Escala Baggiolini en la germinación, floración, cuaje, envero, maduración de la uva y caída de la hoja. Esto puede facilitar el momento oportuno de diversos tratamientos.
Para ello se pueden utilizar imágenes de satélites (menor definición de la parcela, utilizada para grandes viñedos) o de drones (mayor resolución, pero el monitoreo no es continuo, utilizada para viñedos intermedios) o cámaras fijas sobre el terreno (mayor precisión, pero se precisan muchas para obtener datos de una parcela; se encarece el proceso, no es escalable y es para viñedos pequeños).
C) El estado del cultivo. La metodología es similar a las anteriores, pero aplicados a otros elementos. Los datos son satelitales y de sensores in situ. Además, tendremos la temperatura del aire a 2 m del suelo, irradiación solar, los datos fenológicos anteriores, humedades relativas, la eficiencia del uso de la luz, así como mediciones de estrés hídrico.
D) Gestión de enfermedades. El proyecto tiene un servicio de alerta temprana de las enfermedades y otro de recetas de tratamiento sostenible de enfermedades (oídio y mildiu). Se siguen igualmente los tres horizontes temporales descritos anteriormente.
E) Indicadores de optimización de recursos y sostenibilidad. Es un servicio en el que existe un apoyo en la gestión de campo, con una ayuda en las tareas a realizar, así como los equipos que las realizarán. También existen modelos de IA basados en búsqueda (modelos matemáticos), con distintas prioridades como coste económico, coste de sostenibilidad (p. ej. reducir emisiones), o rapidez en la ejecución. El resultado sería un calendario de trabajo para los equipos de ejecución.
En cuanto a la gestión de suelo, se ha estudiado con diferentes productos fitosanitarios y por lo que respecta a la cosecha, se obtiene cuándo se debe cosechar dependiendo del grado de madurez de la uva.
En el mismo servicio, se aportan factores de sostenibilidad de los cultivos en función de un listado de indicadores proporcionado por las empresas colaboradores del proyecto: producción, uso de agua, agua usada por kilogramo de producto, fertilizantes, pesticidas, emisiones de CO2, riesgo de erosiones, e indicadores de negocio como el beneficio por hectárea de cada campo estudiado.
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