domingo, noviembre 15, 2026

Sensores e inteligencia artificial para anticipar riesgos climáticos en invernaderos

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Un equipo interdisciplinario de la Universidad Nacional de San Luis, el INTA y la Asociación Civil Daniel Donovan desarrolló un sistema de monitoreo que anticipa heladas y ráfagas de viento con hasta seis horas de antelación, mediante sensores y modelos de inteligencia artificial. El proyecto, financiado por la Unión Europea, finaliza en el tercer trimestre de 2026.

Un equipo interdisciplinario integrado por investigadores de la Universidad Nacional de San Luis (UNSL), técnicos del INTA y productores de la Asociación Civil Daniel Donovan puso en marcha un sistema de monitoreo y anticipación climática para cultivos bajo cubierta en regiones semiáridas.

El proyecto, financiado por la Unión Europea a través del programa CIN-UNIUEAR, combina sensores y modelos de inteligencia artificial para anticipar heladas y ráfagas de viento con hasta seis horas de antelación. A través de un panel de control accesible desde el celular, los agricultores reciben alertas tempranas y recomendaciones técnicas específicas.

Matías Centeno, jefe de la Agencia de Extensión Rural (AER) San Luis del INTA y especializado en transformación digital y desarrollo territorial, afirmó: “La fortaleza del proyecto radica en la integración de capacidades”. Y explicó: “El INTA contribuye con la mirada productiva, la extensión y la generación de recomendaciones para los productores; la universidad aporta conocimiento científico y desarrollo tecnológico; y la asociación civil aporta el territorio donde validar las soluciones. Esa interacción permanente permitió que la innovación respondiera a necesidades reales y no quedara solamente en una experiencia de laboratorio”.

Asimismo, Centeno sostuvo que la participación activa de los usuarios finales fue clave desde el inicio: “Los productores estuvieron involucrados durante todo el proceso. Eso permitió ajustar la herramienta a los desafíos concretos que enfrentan diariamente quienes producen hortalizas bajo cubierta en la región”.

El desarrollo técnico se apoya en modelos estadísticos de aprendizaje automático —construidos por estudiantes de Ingeniería en Computación de la UNSL— que procesan variables históricas y datos en tiempo real de la Red de Estaciones Meteorológicas (REM) de la provincia. Esta información climática externa se complementa con sensores instalados dentro del invernadero por el equipo técnico del INTA y la universidad, que registran variables críticas para optimizar el riego y reducir el estrés de los cultivos.

Verónica Gil Costa, directora del proyecto e investigadora de la FCFMyN-UNSL, valoró el trabajo conjunto: “Desde el comienzo nos propusimos construir una herramienta que fuera robusta desde el punto de vista tecnológico, pero al mismo tiempo accesible para los productores familiares. La mayor parte de las soluciones de agricultura de precisión están pensadas para escalas productivas muy diferentes; nuestro desafío fue acercarlas a un invernadero real”.

Rosa Amieva, productora y presidenta de la Asociación Civil Daniel Donovan —que nuclea a unos 40 productores hortícolas y ganaderos—, destacó el impacto de la herramienta: “Muchas veces tomamos decisiones en función de la experiencia y de la observación diaria. Contar con datos en tiempo real y con alertas anticipadas nos brinda una herramienta muy valiosa para cuidar los cultivos y organizar mejor nuestro trabajo”.

El proyecto finaliza en el tercer trimestre de 2026 y el equipo interinstitucional proyecta escalar el modelo a otros territorios. Centeno concluyó: “Ampliar el acceso de los agricultores a pequeña escala a tecnologías digitales innovadoras es clave para mejorar la productividad, los medios de vida y promover prácticas más sostenibles frente a un clima cada vez más adverso”.

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