Ingeniería aplicada al cultivo limpio del Solanum Quitoense (Lulo) en Colombia

La agricultura representa la base de la economía en muchas regiones, su tecnificación es fundamental para conseguir transformar la alimentación y la agricultura para alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS).

Para lograr lo anterior es necesario implantar lo que se conoce como agricultura de precisión o agricultura 4.0, y dando un paso más allá también la siguiente etapa con la agricultura 5.0, donde se aplican técnicas de Inteligencia Artificial sobre los datos recolectados en la agricultura 4.0.

La producción de frutas en América Latina es muy importante. Específicamente la planta de lulo, que incluye entre 11 y 13 especies, se distribuye principalmente en el noroeste de Suramérica. Existen escritos de los conquistadores españoles ubicándolo en Ecuador y Colombia, sin embargo, Lobo (2004) ubica los andes colombianos como el centro de diversidad de la especie, basado en la mayor presencia de algunos atributos ancestrales en las matas colombianas, como son las espinas y su denominación que se conserva en el país del quechua.

La Corporación Universitaria Iberoamericana (IBERO, Colombia), Instituto Superior de Educación Rural (ISER, Colombia) y Universidad Internacional de Valencia (VIU, España) han unido esfuerzos en un proyecto multidisciplinar para la aplicación de diferentes técnicas y metodologías para optimizar la producción del Lulo, su sostenibilidad, la transformación y la comercialización del mismo o de sus productos derivados. Participando ingenieros agrónomos, electrónicos, computistas o de producción, así como administradores de logística y economistas.

En una primera fase se están desarrollando dos plantaciones piloto tecnificadas en Bogotá y Pamplona, donde se están desplegando diversas motas sensoras para el monitoreo automatizado de temperatura, humedad, pH, luminosidad entre otros parámetros relevantes en cultivos controlados en polisombra de Lulo. Posteriormente los datos recogidos serán explotados mediante técnicas de Big Data para el determinar:

los parámetros óptimos para el cultivo del lulo

considerando el clima, tipo de terreno específico, así como el resultado de fruto a obtener considerando su comercialización con y sin transformación.

– implicar la automatización del cultivo

por ejemplo, mediante el riego o abono automatizado. Recomendando y aplicando las cantidades óptimas para obtener los mejores resultados al mismo tiempo que se minimiza su uso de agua o fertilizantes para cuidar el medioambiente.

alertas automatizadas para que los agricultores sepan a tiempo de condiciones anormales que pueden afectar al cultivo y pueden tomar acciones para que su afectación al mismo sea mínima.

– ofreciendo recomendaciones a los agricultores

recomendando el momento más adecuado para desarrollar determinadas labores. Por ejemplo, la cosecha óptima teniendo en cuenta los datos del cultivo inicial y toda la evolución de los parámetros durante su crecimiento para obtener el mejor rendimiento del cultivo dada el destino final del fruto (venta del mismo con o sin transformación).

En segundo lugar, el proyecto también abordará los demás procesos de producción del Lulo. Dando una contextualización a nivel internacional y seguidamente pasando a las características propias de la región de estudio en Colombia. Para finalizar abordamos la comercialización del Lulo, agregando un importante aspecto al estudio. Conocer los detalles de la cadena de comercialización permitirá considerarlos en la parte técnica y de cultivo para mejorar el rendimiento de las plantaciones de Lulo. Con los datos de estas dos últimas fases alimentaremos también el sistema para mejorar o focalizar su parámetros y recomendaciones.

Con la cooperación interinstitucional y a nivel internacional el proyecto colabora en mejorar la productividad del país y de unos de sus cultivos más característicos después los más conocidos a nivel internacional como pueden ser el café.

Road, Cross, Crossroad, Drone, Phantom 3, Dji, Square

Por parte de la Universidad Internacional de Valencia, colaboran en el proyecto docentes de la Maestría Oficial en Big Data y Data Science. Se trata de una maestría en tecnologías de procesamiento masivo de datos para el análisis y obtención de conocimiento, y toma de decisiones. Una visión completa de la tecnología, analítica y visión de negocio que prepara a los estudiantes para abordar proyectos como este. Además, la Universidad Internacional de Valencia, cuenta con una metodología 100% online, con clases en directo y diferido, para que la formación pueda llegar a cualquier lugar y se pueda compaginar con la vida personal y laboral. 

Por Roger Clotet Martíne, Docente de la Maestría Oficial en Big Data y Data Science de la Universidad Internacional de Valencia




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