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La Universidad de El Salvador incorpora tecnología con IA para mejorar manejo de cultivos

Productores, docentes e investigadores apuestan por el uso de datos agroclimáticos para optimizar cultivos, anticipar riesgos y mejorar la toma de decisiones en el campo

Estudiantes, docentes y profesionales agrícolas en el Parque Agrometeorológico para conocer su funcionamiento. | Fotos EDH/ Cortesía Wilfredo Díaz

La Inteligencia Artificial (IA) es un sistema informático capaz de ejecutar diversas tareas mediante el procesamiento de grandes volúmenes de datos, algoritmos y modelos desarrollados a partir del conocimiento humano. Esta tecnología permite identificar patrones, realizar predicciones y resolver problemas en tiempo real mediante información almacenada en servidores digitales.

Su aplicación facilita el acceso a información precisa, optimiza tiempos y contribuye a enfrentar retos en distintos ámbitos, incluido el educativo y productivo. No obstante, especialistas advierten que su uso requiere criterios responsables para evitar la manipulación o distorsión de datos, especialmente en investigaciones académicas y publicaciones científicas.

En el ámbito agropecuario, la empresa Finca Digital, S. A., desarrolló la aplicación Ingenicrop, una herramienta orientada a mejorar la gestión agrícola y pecuaria dirigida a agricultores, productores y ganaderos.

Como parte de este impulso tecnológico, autoridades de la Facultad de Ciencias Agronómicas de la Universidad de El Salvador (UES) firmaron recientemente una carta de entendimiento con la empresa guatemalteca Finca Digital, S. A., para desarrollar el curso «Caracterización de suelos, agroclima e integración con Inteligencia Artificial para la Ingeniería Agrícola Digital», dirigido a docentes, investigadores, estudiantes y productores vinculados al sector agropecuario.

El ingeniero agrónomo y meteorólogo Danilo Alex Ramírez explica el funcionamiento de la Estación Agroclimática Automática de Observación en Superficie. Foto EDH/Wilfredo Díaz

La aplicación proporciona información sobre condiciones agroclimáticas, manejo de cultivos y calidad del suelo, con el objetivo de mejorar la toma de decisiones y aumentar el rendimiento de las cosechas. Como parte del proceso formativo, se realizó una visita a la estación experimental y de prácticas de la UES, ubicada en San Luis Talpa, departamento de La Paz.

Durante la jornada se explicaron las metodologías de trabajo y posteriormente el equipo se trasladó al Parque Agrometeorológico, donde opera el sistema encargado de registrar, almacenar y procesar información climática aplicada a la agricultura. En el lugar, el ingeniero agrónomo y meteorólogo Danilo Álex Ramírez, responsable de la Subunidad Ambiental de la UES, explicó el funcionamiento del monitoreo de variables agrometeorológicas.

«Para el desarrollo del taller contamos con dos expertos internacionales provenientes de Guatemala, quienes participaron en la creación de la aplicación Ingenicrop, diseñada para generar recomendaciones en el manejo de distintos cultivos», explicó.

Según detalló, la herramienta procesa información climática y productiva mediante tablas y gráficos que muestran variables como temperatura y humedad relativa. Cuando los datos se alejan de las condiciones óptimas, el sistema sugiere ajustes y recomienda cultivos acordes con las características registradas.

El taller también aborda el funcionamiento e importancia de las estaciones agroclimáticas, así como los criterios técnicos para su instalación y cobertura. Ramírez señaló que comprender el comportamiento del sistema océano-atmósfera resulta clave, debido a que factores como la temperatura superficial del mar, la presión atmosférica y los vientos influyen directamente en las condiciones del tiempo.

En la estación meteorológica se registran variables como dirección y velocidad del viento, radiación solar, precipitaciones, temperatura ambiental, punto de rocío, humedad relativa, presión atmosférica y evapotranspiración, datos esenciales para la planificación agrícola a corto, mediano y largo plazo.

Trabajo de campo

Para la aplicación práctica, el equipo se trasladó a una parcela experimental donde docentes, investigadores y estudiantes desarrollan cultivos como parte de sus prácticas profesionales. En el sitio se delimitó el área de muestreo, se acondicionó el terreno y se extrajeron muestras de suelo mediante un barreno agrícola.

El consultor agrícola Juan José Valverde (costarricense) realiza el proceso de homogenización de la muestra de suelo para el análisis físico-químico en el laboratorio. Foto EDH/Wilfredo Díaz

Posteriormente, las muestras fueron clasificadas, mezcladas y homogenizadas para realizar análisis físico-químicos en laboratorio, con el fin de determinar macro y microelementos, contenido de materia orgánica y niveles de acidez del suelo.

Los resultados se incorporan a la plataforma Ingenicrop, que procesa la información, genera reportes técnicos y recomienda acciones para mejorar la productividad y seleccionar cultivos adecuados según las condiciones del terreno.

La herramienta también emite alertas agroclimáticas tempranas y recomendaciones ante sequías, plagas o enfermedades, evaluando variables como humedad del suelo y calidad productiva, lo que permite reducir pérdidas y optimizar recursos.

Randi Guarcas, ingeniero en sistemas y creador de la aplicación, explicó que la digitalización agrícola ha sido utilizada durante años en otros países, aunque con acceso limitado.

Presentación digital del manejo de la aplicación Ingenicrop desde un teléfono celular. Foto EDH/Wilfredo Díaz

«Actualmente Ingenicrop se encuentra en fase de ensayo y puede utilizarse de forma gratuita. La carta de entendimiento con la UES permitirá que estudiantes e ingenieros agrónomos incorporen esta tecnología en sus procesos productivos», indicó.

Añadió que la transformación digital del sector agrícola permitirá a los productores salvadoreños mejorar el control de sus cultivos y contar con información más precisa frente a los efectos del cambio climático.

El análisis basado en Inteligencia Artificial comienza así a consolidarse como una herramienta clave para la agroindustria, al facilitar el procesamiento acelerado de datos, el análisis de mercados, la proyección de precios y la identificación de los momentos óptimos para la siembra y la cosecha.

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