El modelo predice etapas como la floración y la cosecha y ayuda a agricultores a enfrentar eventos extremos y disminuir la incertidumbre en la producción.
Eventos climáticos extremos de los últimos años están alterando los ciclos productivos y elevando el riesgo agrícola, según advierte la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO). Como respuesta a este fenómeno, un equipo de la Universidad Católica de Temuco desarrolla un modelo que permite anticipar etapas críticas de los cultivos, como la floración y la cosecha.
La iniciativa, desarrollada en colaboración con INIA Carillanca y la Universidad de Talca, es liderada por el Dr. William Campillay-Llanos, experto en modelización matemática y académico de la Facultad de Ingeniería UCT, y reúne conocimientos de las ciencias agrícolas, la matemática y la inteligencia artificial.
Anticipar para adaptarse
Según el informe “El impacto de los desastres en la agricultura y la seguridad alimentaria 2023” de la FAO, los eventos climáticos extremos están aumentando las pérdidas agrícolas y la variabilidad productiva, lo que complica la planificación y eleva el riesgo. Heladas tardías y olas de calor afectan etapas clave de los cultivos y profundizan la incertidumbre.
Según el Censo de 2017 cerca del 30% de la población de La Araucanía vive en zonas rurales y, según el Instituto de Desarrollo Agropecuario (INDAP), la Agricultura Familiar Campesina concentra una parte significativa de la actividad productiva. En este contexto, contar con herramientas predictivas resulta clave para la sostenibilidad del sector.
“El crecimiento de las plantas depende directamente de la temperatura, estos patrones están cambiando, por lo que anticipar el comportamiento de los cultivos se vuelve clave para reducir la incertidumbre en la producción”, explica Campillay-Llanos.
Ciencia aplicada: matemáticas, datos e inteligencia artificial
El proyecto traduce procesos naturales del cultivo en información que puede ser analizada matemáticamente. Así, variables como la temperatura acumulada ayudan a estimar en qué etapa se encuentra una planta y cuándo podría alcanzar momentos clave, como la floración o la cosecha. “A través de la acumulación térmica podemos identificar en qué etapa se encuentra un cultivo y proyectar su desarrollo”, afirma Campillay-Llanos.
A través de inteligencia artificial y análisis de imágenes, el proyecto puede observar con mayor precisión el desarrollo de los cultivos. Según explica el investigador, esta información ayuda a anticipar cambios en etapas clave de la producción agrícola, facilitando la planificación, la reducción de costos y una mejor toma de decisiones en procesos como la cosecha o la aplicación de tratamientos.
“La solución no es solo matemática, sino que surge de la interacción con los expertos. Son esas intuiciones y percepciones las que buscamos complementar: ellos conocen el territorio, y nosotros podemos aportar mayor precisión”, concluye.
El modelo ya se utiliza en frutales como la cereza y la pera, y ahora el desafío es adaptarlas al trigo, uno de los cultivos más importantes para La Araucanía. A futuro, la investigación busca incorporar nuevas variables climáticas y productivas para mejorar la precisión de las predicciones y ampliar su aplicación en distintos contextos agrícolas.
Equipo Prensa
Portal Agro Chile
