La progresiva digitalización de los invernaderos

Las tecnologías digitales están transformando el modo de producir y consumir en el conjunto de la economía global, incluido el sector agroalimentario. Y los invernaderos de Almería son pioneros en la incorporación de numerosas soluciones digitales para el tratamiento de los cultivos y la gestión de la información generada en cada explotación.

La transformación digital de las actividades económicas se ha convertido en un eje central del desarrollo actual, y la agricultura no es la excepción. 

Como reflejo de esta tendencia, algunos términos vinculados a las nuevas tecnologías han sido reconocidos como “palabra del año” por la Fundación del Español Urgente (Fundéu). Un ejemplo reciente es “inteligencia artificial”, elegida en 2022 por su impacto en múltiples ámbitos, desde la industria hasta la vida cotidiana.

En este contexto, la digitalización de los invernaderos almerienses se presenta como un paso imprescindible. Este avance no solo optimizará los procesos productivos, sino que también contribuirá a afrontar los principales retos asociados a las tres dimensiones de la sostenibilidad del Modelo Almería: económica, social y medioambiental. 

Todo ello a consecuencia de que puede aumentar la competitividad de las explotaciones agrícolas, a la vez que se reduce la huella medioambiental.

Una visión histórica

La digitalización parece un proceso novedoso que se ha desarrollado a lo largo de la última década. Sin embargo, sus inicios en la agricultura en España pueden situarse en el siglo pasado, según lo indicado por el Observatorio de la Digitalización del Sector Agroalimentario Español del Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación.

En España, el inicio de la digitalización presentó un desfase en comparación con los países más avanzados de la época. Según este organismo, la digitalización comenzó en los años ochenta y noventa del siglo XX, aunque no fue hasta la década de los noventa cuando la informática tuvo una presencia significativa en el sector agrario. A partir de entonces, se empezó a hablar de sistemas expertos para la toma de decisiones, considerados los predecesores de los actuales sistemas de inteligencia artificial, aunque sin llegar a serlo propiamente.

En los invernaderos de Almería, la implantación de la digitalización no fue una excepción. En algunos invernaderos, especialmente en aquellos de carácter científico, ya se utilizaban instrumentos destinados al control de la sensórica, principalmente para la medición de la radiación. Por tanto, los invernaderos almerienses han sido pioneros en la digitalización aplicada a la agricultura.

La inteligencia artificial bajo plástico

Los sistemas de inteligencia artificial (IA) representan una revolución tecnológica capaz de redefinir múltiples sectores económicos. Estas tecnologías permiten a las máquinas ejecutar tareas que, tradicionalmente, han requerido inteligencia humana, como el aprendizaje, la toma de decisiones, el reconocimiento de patrones y el procesamiento del lenguaje natural.

Para ello, la IA emplea:

• Algoritmos sofisticados
• Redes neuronales
• Modelos de aprendizaje automático

Los cuales analizan enormes volúmenes de datos en tiempo real, optimizan su rendimiento con la experiencia y automatizan procesos críticos en diversas industrias. Aunque también requieren de otras tecnologías de relevancia como el análisis masivo de datos (big data) o el internet de las cosas (IoT).

Dentro del ámbito agroalimentario, la IA se posiciona como una herramienta estratégica fundamental para enfrentar los desafíos del sector y mejorar su eficiencia, sostenibilidad y competitividad.

Gracias a su capacidad para procesar y analizar datos con rapidez y precisión, la inteligencia artificial permite:

• Optimizar la gestión de recursos esenciales como el agua, los fertilizantes y los fitosanitarios
• Mejorar la logística
• Reducir el impacto ambiental de las actividades agrícolas

Ahorro de agua mediante IA

El impacto potencial de la IA en la gestión del agua en la producción agroalimentaria es notable. Según el Grupo de Trabajo de la Federación Nacional de Comunidades de Regantes (FENACORE), la aplicación de sistemas inteligentes podría reducir hasta un 10 % el consumo de agua en el regadío español, sin comprometer la productividad de los cultivos.

Esta optimización se basa en la capacidad de la IA para analizar datos meteorológicos, hídricos y agronómicos en tiempo real, permitiendo una programación precisa del riego. Mediante el uso de sensores de humedad en el suelo, imágenes satelitales y modelos predictivos, la IA puede determinar el momento exacto y la cantidad de agua necesaria para cada parcela agrícola. 

De esta manera, se minimizan las pérdidas de agua por evaporación y transpiración, optimizando su uso y mejorando la sostenibilidad de la producción. 

Además, la combinación de IA con tecnologías de internet de las cosas (IoT) permite la automatización del riego, adaptándolo en función de factores ambientales como la temperatura, la humedad relativa y la previsión de lluvias. 

Estos avances no solo benefician a los productores reduciendo sus costes operativos, sino que también contribuyen a una gestión más eficiente de los recursos hídricos en regiones con escasez de agua, como el sur de España.

Gestión “inteligente” de fertilizantes y fitosanitarios

Más allá del ahorro de agua, la IA también juega un papel crucial en la optimización del uso de insumos agrícolas, como fertilizantes y fitosanitarios.

En el modelo agrícola de Almería, se ha logrado reducir el uso de agroquímicos mediante:

• Gestión eficiente basada en la experiencia humana
• Técnicas como el control biológico de plagas

Ahora bien ¿qué sucedería si incorporamos inteligencia artificial para mejorar aún más la aplicación de estos insumos? La respuesta es clara: se alcanzaría una mayor eficiencia y sostenibilidad.

Investigaciones recientes han demostrado que la aplicación variable de agroquímicos basada en IA puede reducir entre un 60 % y un 70 % el uso de fitosanitarios

Esto es posible gracias a sistemas inteligentes equipados con visión artificial y aprendizaje profundo capaces de identificar con una precisión de hasta un 95 % la presencia de plagas, enfermedades o malas hierbas en los cultivos.

Estos sistemas pueden integrarse en drones y robots agrícolas, los cuales aplican los tratamientos solo en las zonas afectadas, en lugar de hacerlo de manera indiscriminada en toda la superficie cultivada.

Esta tecnología no solo disminuye el impacto ambiental, sino que también reduce los costes de producción, mejora la seguridad alimentaria y limita la exposición de los agricultores a productos químicos potencialmente peligrosos. No obstante, obliga a incrementar la frecuencia de aplicación.

Además, la IA está permitiendo el desarrollo de fertilización de precisión, ajustando la cantidad y el tipo de fertilizante en función de las necesidades específicas del suelo y de la fase fenológica del cultivo.

Esto contribuye a evitar la contaminación de acuíferos por exceso de nitratos y fosfatos, un problema ambiental cada vez m·s relevante en zonas de alta producción agrícola.

La IA en el transporte

El impacto de la inteligencia artificial no se limita únicamente a la fase de producción. Su implementación en la logística agroalimentaria está transformando la forma en que los productos se almacenan, transportan y distribuyen. 

Los sistemas de IA pueden analizar en tiempo real múltiples variables logísticas, como:

• El tráfico
• Las condiciones climáticas
• La disponibilidad de vehículos 
• Las rutas más eficientes

Gracias a ello, se puede optimizar la distribución de alimentos, reduciendo los tiempos de entrega y minimizando el desperdicio de productos perecederos. Se estima que la implementación de IA en el transporte y la distribución podría reducir hasta un 30 % el consumo de energía, lo que se traduce en una reducción significativa de la huella de carbono. 

Además, el uso de modelos predictivos en la cadena de suministro ayuda a evitar la sobreproducción y el desperdicio de alimentos, contribuyendo a un sistema agroalimentario más eficiente y sostenible.

Los sistemas de recolección de datos

La IA no opera de manera autónoma. Para que pueda funcionar con precisión y tomar decisiones acertadas, necesita ser alimentada con datos de alta calidad y en tiempo real. 

Los datos son la piedra angular sobre la que se asienta la digitalización. De hecho, uno de los mayores desafíos en la implementación de la IA en el sector agroalimentario es la disponibilidad de datos fiables, ya que la precisión de sus algoritmos depende directamente de la cantidad y calidad de la información con la que se entrenan. 

Sin datos precisos, la inteligencia artificial pierde su capacidad de optimización y predicción, afectando su impacto en la toma de decisiones. En este contexto, la sensórica y los sistemas de adquisición de datos juegan un papel clave en la digitalización del sector agroalimentario. 

La sensórica se refiere al conjunto de dispositivos diseñados para capturar y transmitir información sobre variables críticas del entorno agrícola, como humedad, temperatura, radiación, niveles de nutrientes y salinidad, entre otros. 

Estos sensores permiten monitorizar el estado del cultivo en tiempo real y tomar decisiones basadas en datos para optimizar los recursos. 

Los primeros sensores 

En la agricultura almeriense, el uso de sensores no es una novedad. Desde hace décadas, los agricultores han empleado dispositivos analógicos para medir parámetros esenciales, destacando los sensores de riego con manómetro, que permitían conocer la humedad del suelo de manera sencilla y tomar decisiones informadas sobre el riego. 

También, en fincas experimentales se han utilizado sensores digitales desde finales del siglo pasado. Con la llegada reciente de la digitalización, comenzaron a incorporarse sensores más avanzados, como los digitales, que, aunque rudimentarios en sus primeras versiones, supusieron un avance significativo.

Algunos de estos sensores se integraron en los sistemas de riego para automatizar la aplicación del agua en función de las necesidades del cultivo. En invernaderos con ventilación pasiva, se instalaron dispositivos capaces de regular la apertura de ventanas en función de factores como el viento, la humedad interna o la radiación, optimizando así las condiciones microclimáticas para el desarrollo de los cultivos. 

A partir de los primeros años de la década de 2010, la introducción de sensores electrónicos conectados a smartphones mediante Bluetooth marcó un nuevo hito en la sensórica agrícola. Estos dispositivos permitían a los agricultores visualizar en tiempo real las curvas de humedad-tensión del suelo, mejorando la toma de decisiones sobre el riego y evitando tanto el estrés hídrico en las plantas como el desperdicio de agua, aunque su interpretación seguía siendo humana.

Otras funcionalidades de la sensórica 

Además, se han desarrollado sensores digitales específicos para medir parámetros más complejos, como:

• La salinidad del suelo
• La concentración de aniones y cationes
• O los niveles de nutrientes disponibles para las plantas

Estos dispositivos, que llevan utilizándose en la agricultura almeriense desde hace más de una década, han sido fundamentales para mejorar la eficiencia en la fertilización, ya que permiten monitorizar el estado nutricional de los cultivos y ajustar la estrategia de abonado en función de las necesidades específicas de cada parcela. 

Gracias a esta tecnología, los agricultores pueden:

1. Reducir el uso excesivo de fertilizantes
2. Disminuir la contaminación por lixiviación
3. Optimizar la producción de manera más sostenible

Es importante destacar que la sensórica, por sí sola, no ejecuta acciones, sino que proporciona los datos necesarios para la automatización y la toma de decisiones inteligentes. 

Sin esta tecnología, la digitalización agroalimentaria no sería viable, ya que los sistemas de inteligencia artificial y otras soluciones digitales dependen directamente de la recopilación y el análisis de datos en tiempo real. 

De hecho, muchos expertos consideran que la sensórica es la piedra angular sobre la que se sustenta la digitalización del sector agroalimentario.

El reto de la información en la era digital 

Los datos, tal y como se ha indicado, son la piedra angular sobre la que se asienta la digitalización agrícola. Su correcto uso permite:

1. Optimizar la gestión de las explotaciones
2. Mejorar la toma de decisiones 
3. Aumentar la eficiencia en el uso de recursos

Sin embargo, presentan un desafío clave: su transferencia y seguridad. No podemos olvidar que se trata de información sensible sobre las explotaciones agrícolas, lo que hace imprescindible la aplicación de protocolos rigurosos para garantizar su tratamiento adecuado y su protección frente a posibles usos indebidos. 

La transferencia de datos es una cuestión que genera incertidumbre entre los agricultores. En este sentido, el Observatorio de la Digitalización del Sector Agroalimentario Español destaca que una de sus principales preocupaciones es que la anonimización de los datos no se realice con la precisión necesaria y el uso comercial de los mismos, lo que podría comprometer la privacidad y confidencialidad de la información (Gráfico 1).

A pesar de estos temores, el 81,0 % de los agricultores españoles comparten datos, principalmente con asesores técnicos y cooperativas, confiando en que esta información les ayude a mejorar la rentabilidad y sostenibilidad de sus explotaciones. 

Por otro lado, un 9,8 % opta por no compartir sus datos debido a preocupaciones sobre la privacidad y el posible uso indebido de la información. 

Este panorama refleja la importancia de continuar avanzando en la seguridad, transparencia y regulación del intercambio de datos en el sector agrícola, asegurando que los agricultores puedan beneficiarse de la digitalización sin comprometer la protección de su información.

La trazabilidad

La agricultura almeriense ha demostrado contar con sistemas de trazabilidad de gran precisión, capaces de identificar, en cuestión de horas, la explotación y el invernadero que han producido una partida de productos hortofrutícolas.

Esta capacidad de trazabilidad no solo garantiza la calidad de los productos, sino que también juega un papel crucial en la transparencia y seguridad alimentaria, aspectos esenciales en un mercado globalizado. 

Un ejemplo destacado de la eficacia de estos sistemas fue la crisis de los pepinos de 2011, cuando una dirigente alemana acusó a los productos provenientes de Almería de ser la fuente de un brote de Escherichia coli que afectó a su país. Esta declaración generó un desplome inmediato de las exportaciones, provocando enormes pérdidas económicas y un significativo daño reputacional al sector agroalimentario de la región. 

Sin embargo, gracias a los avanzados sistemas de trazabilidad implementados en la provincia, fue posible responder rápidamente y demostrar que la partida de pepinos sospechosa no provenía de Almería. 

En cuestión de horas, los datos aportados por el sistema permitieron despejar cualquier duda. 

A pesar de contar con estos sistemas robustos, la agricultura almeriense sigue apostando por la innovación. El sector puede aprovechar las ventajas de los nuevos sistemas de trazabilidad basados en la tecnología de cadena de bloques (blockchain), que permiten no solo conocer de forma precisa el origen de los productos, sino también garantizar su integridad a lo largo de toda la cadena de suministro. 

Este tipo de tecnología ofrece un nivel de seguridad adicional, al ser completamente transparente e inmutable, lo que incrementa la confianza tanto de los consumidores como de los reguladores.

Además, la adopción de códigos QR o similares en los envases de los productos permitirá ofrecer información detallada y accesible a los consumidores, garantizando la trazabilidad completa. 

A través de estos códigos, los consumidores podrán obtener datos técnicos sobre el producto, su origen, los métodos de cultivo utilizados y cualquier otra información relevante que deseen conocer, fortaleciendo la relación de confianza entre productor y consumidor.

La robotización

La robotización de la actividad agrícola es y será una de las transformaciones digitales más significativas, la cual redefinirá la forma en que entendemos y practicamos la agricultura. Esta tendencia no es ajena a la agricultura protegida almeriense, que se enfrenta a desafíos específicos relacionados con la intensiva producción hortofrutícola, el clima y la escasez de mano de obra.

Según datos del Observatorio de la Digitalización del Sector Agroalimentario Español, la predisposición de los agricultores españoles a implementar robots en sus explotaciones es muy alta, alcanzando casi el 90 % de los productores. 

El 90 % de los agricultores españoles están predispuestos a implementar robots en sus explotaciones

Este notable interés responde a varios factores que están remodelando la visión tradicional del sector agroalimentario. Las principales razones para este cambio incluyen:

Déficit de mano de obra

El sector agrícola español enfrenta un envejecimiento generalizado de los trabajadores y una escasez notable de mano de obra, particularmente en tareas que requieren cualificación y capacitación específicas. 

La agricultura sigue siendo una actividad intensiva en mano de obra, y el panorama se complica aún más por la escasa disposición de las nuevas generaciones a dedicarse a este sector. En este contexto, la robotización se presenta como una solución clave para cubrir este déficit, permitiendo a los agricultores automatizar ciertas tareas que tradicionalmente requieren una gran inversión de tiempo y esfuerzo humano. 
No obstante, la robotización en el campo no supone la total no intervención humana, sino que sigue requiriendo de ella.

Abandono de tareas penosas y repetitivas

Uno de los principales atractivos de la robotización para los agricultores es la mejora de la calidad de vida. La automatización permite reducir el esfuerzo físico involucrado en actividades intensivas, como la cosecha o el empaquetado, tareas que son especialmente agotadoras durante los picos de producción. 

Los robots pueden asumir las tareas más arduas, mejorando la ergonomía y reduciendo la carga de trabajo, lo que podría contribuir a atraer y retener mano de obra más joven y cualificada, que de otra forma podría no considerar al sector agrícola como una opción viable. 

Además, el abandono de tareas repetitivas también contribuiría a una disminución de las lesiones laborales y problemas de salud, creando un entorno de trabajo más seguro.

Incremento de la competitividad

La robotización no solo responde a las necesidades inmediatas del sector, sino que también abre nuevas oportunidades para incrementar la competitividad estructural de la agricultura. 

La adopción de tecnologías avanzadas, como la robótica, permite a los productores optimizar procesos, reducir costos operativos y mejorar la precisión en las actividades agrícolas, como el riego, la siembra y la recolección. 

El 90,7 % de ellos cree que se reducirán sus costes de producción. Con la robotización, los agricultores pueden aumentar la eficiencia de sus explotaciones y hacer frente a los retos de una competencia globalizada y a la creciente demanda de productos agrícolas de alta calidad y trazabilidad.

Además, el uso de robots puede facilitar la sostenibilidad en la producción agrícola al minimizar el uso de insumos y recursos naturales, lo que contribuiría a una agricultura más ecológica y responsable.

Cómo robotizar y automatizar el trabajo bajo el plástico

La robotización aplicada a los invernaderos ofrece ventajas en comparación con su implementación en cultivos al aire libre. 

Uno de los principales desafíos en el desarrollo de robots agrícolas radica en la variabilidad del entorno en el que operan. El entorno en los invernaderos suele ser más estable que en los cultivos al aire libre, por lo que a priori su desarrollo puede entrañar menos dificultades.

A diferencia de los robots industriales, que trabajan en condiciones controladas, constantes y altamente predecibles, los robots agrícolas deben adaptarse a un entorno dinámico y en evolución. Factores como la variabilidad climática, la disposición irregular de las plantas y la heterogeneidad del terreno dificultan su desarrollo y operatividad, requiriendo sistemas avanzados de percepción y toma de decisiones para garantizar su eficiencia.

Demanda y aplicaciones

Los productores hortícolas muestran un interés creciente en la automatización de la recolección, ya que esta actividad representa el mayor coste de producción dentro de una explotación agrícola. 

La escasez de mano de obra cualificada, el aumento de los costes salariales y la necesidad de optimizar los tiempos de cosecha han impulsado la búsqueda de soluciones tecnológicas avanzadas.

Además de la recolección, la robotización en invernaderos ha comenzado a expandirse hacia otras tareas clave como:

• La poda
• La polinización
• El control de plagas y enfermedades
• La monitorización del estado fisiológico de los cultivos
• La gestión del riego

Estas innovaciones no solo mejoran la eficiencia productiva, sino que también contribuyen a una agricultura más sostenible y menos dependiente de insumos externos.

Avances en cultivos bajo invernadero

En la actualidad, existen diversos prototipos de robots especializados en cultivos protegidos en todo el mundo. 

La recolección automatizada ha sido el principal foco de desarrollo, seguida por los robots multifunción, capaces de ejecutar diversas tareas dentro del invernadero. Estos dispositivos representan una ventaja significativa para los productores hortícolas, ya que un solo equipo puede desempeñar múltiples funciones, optimizando recursos y reduciendo costes operativos (Gráfico 2).

Según estudios recientes, el 58,4 % de los robots diseñados para cultivos en invernadero se encuentran en fase de ensayo en campo. Las principales especies para las que se encuentran adaptados son:

1. El tomate (27,5 %)
2. El pimiento (14,7 %)
3. El pepino (6,0 %) 
4. La fresa (5,5 %)

Aunque estos avances son prometedores, aún existen importantes desafíos técnicos y operativos que deben resolverse antes de lograr una adopción masiva de esta tecnología. 

A continuación, se presentan los principales desafíos para la implementación de la robótica en los invernaderos almerienses. Para ello, se analizan los retos asociados a dos de sus principales funcionalidades: 

1. La cosecha 
2. La recolección

Viabilidad técnica 

En el ámbito de la pulverización, los robots ya pueden ser implementados en cultivos bajo invernadero con la tecnología actualmente disponible, garantizando una aplicación eficiente y precisa de productos fitosanitarios. 

Sin embargo, la automatización de la recolección sigue enfrentando limitaciones significativas, ya que no todas las fases del proceso pueden ejecutarse con éxito mediante sistemas autónomos. 

Los principales desafíos tecnológicos en la recolección automatizada incluyen:

• El desarrollo de mecanismos de agarre con la precisión y adaptabilidad necesarias para manipular frutos de distintas formas y texturas sin causar daños
• La separación eficiente de los frutos de la planta sin comprometer su calidad 
• La optimización de los sistemas de apilamiento y almacenamiento para garantizar una manipulación adecuada en condiciones de campo

A pesar de estas barreras, se prevé que los avances en visión artificial, robótica colaborativa e inteligencia artificial faciliten la implementación progresiva de soluciones viables para la recolección automatizada a medio y largo plazo, mejorando la eficiencia y sostenibilidad de los sistemas de producción en invernadero. 

Viabilidad económica 

Al igual que en el ámbito técnico, la viabilidad económica depende de la aplicación y de la superficie de cultivo. A mayor superficie, mayor reducción de costes frente a las técnicas manuales. 

Por ejemplo, en la pulverización, el uso de robots puede reducir los costes en más del 35 % en superficies mayores a 6 hectáreas, aunque también se observa una reducción en explotaciones más pequeñas. 

En general, cualquier invernadero con más de 1 hectárea puede beneficiarse de una disminución en los costes de producción. En contraste, la recolección no presenta estos beneficios actualmente.

Los costes asociados son 11 veces mayores en comparación con la recolección tradicional, y la productividad es un 34 % menor debido a las limitaciones técnicas actuales. 

Actualmente los costes asociados son 11 veces mayor y la productividad un 34 % menor en comparación con la recolección tradicional

Impacto social 

Desde un punto de vista social, la robotización trae diversos beneficios, siendo uno de los principales el impulso al relevo generacional. 

La automatización reduce la necesidad de mano de obra, lo que resulta relevante en un sector con una población envejecida. Además, elimina la exposición de los trabajadores a tareas peligrosas, como la aplicación de agroquímicos, cuya mala utilización puede derivar en problemas de salud. 

Marco legal 

En cuanto al ámbito legal, los robots que no cuentan con un alto grado de autonomía encuentran un marco normativo en el que pueden operar. 

Sin embargo, los problemas surgen cuando los robots tienen capacidades de aprendizaje y autonomía. Actualmente, se están desarrollando regulaciones para abordar esta situación. 

Impacto medioambiental 

La robotización puede contribuir a una reducción significativa en el uso de agroquímicos mediante aplicaciones selectivas, lo que representa un beneficio medioambiental importante. 

Además, los robots suelen utilizar actuadores eléctricos de baja combustión y pueden integrar energías renovables. No obstante, también se debe considerar el impacto ambiental asociado a la generación de residuos electrónicos.