Neiker trabaja en un modelo predictivo basado en inteligencia artificial que permitirá ajustar la dosis de fertilizante nitrogenado en cada parcela y así reducir las pérdidas de nitrógeno que afectan al medio ambiente y a la economía de los agricultores y las agricultoras.

El proyecto piloto Predicoa está alineado en el mismo eje definido por el programa Farm Beats de Microsoft, pero orientado a las necesidades de los productores con pequeñas parcelas agrícolas de zonas rurales con buena cobertura (móvil, Internet) en el territorio y, por lo tanto, con capacidad para transmitir los datos recogidos. En este, además de Neiker, también participa la Cooperativa Garlan, HAZI, Dronak y Camp Tecnológico.

El ajuste de la dosis de fertilizante nitrogenado es esencial en la agricultura moderna, ya que estos productos afectan directamente al medio ambiente y a la economía del agricultor. Un adecuado ajuste de la fertilización nitrogenada ayuda a reducir las pérdidas de nitratos que contaminan las aguas subterráneas.

Además, la fertilización con fertilizantes nitrogenados minerales constituye una de las prácticas agronómicas que más contribuyen al calentamiento de la Tierra, porque en su fabricación se utiliza una gran cantidad de energía y en el momento de su aplicación se emiten gases de nitrógeno que tienen un elevado efecto invernadero.

De hecho, la Estrategia de la granja a la mesa (‘Farm to fork strategy’) de la Unión Europea tiene como objetivo reducir el consumo de fertilizantes en un 20% para el año 2030.

Así, el reto consiste en encontrar el ajuste óptimo del fertilizante nitrogenado, de manera que cada parcela logre el máximo rendimiento de los cultivos sin perjudicar al medio ambiente. Para ello, es imprescindible ajustar la dosis de fertilizante a los requerimientos del cultivo, que dependen del potencial productivo, que a su vez está relacionado con las condiciones del suelo y del clima de cada parcela.

Este proyecto piloto está enmarcado en la iniciativa ‘AI for Earth’ de Microsoft e impulsada en Euskadi por el Gobierno Vasco y se llevará a cabo en Araba durante los próximos 12 meses. Cuenta con el apoyo técnico de Microsoft y usará diversas fuentes de datos (Agencia Espacial Europea, el visor Geoeuskadi, Euskalmet, etc.) junto con la Inteligencia Artificial (IA) para desarrollar un modelo predictivo que permita estimar el rendimiento del trigo en el momento del encañado para ajustar la dosis de nitrógeno.

En la predicción de la cosecha hay que tener en cuenta variables topográficas, climáticas, cosechas de años anteriores que afectan a la producción e índices vegetativos que informan sobre el estado del cultivo. Por todo ello, una fertilización nitrogenada racional, basada en un diagnóstico nutricional que tenga en cuenta la evolución de todas las parcelas, ajustaría la dosis a aplicar y supondría una mayor eficiencia en el uso del nitrógeno, lo que a su vez tendría consecuencias positivas desde el punto de vista ambiental y económico.