15 July 2026
8 min
LIFE-ACCLIMATE: robots, inteligencia artificial y datos para adaptar los invernaderos al cambio climático
Fundación Grupo Cajamar, socia del proyecto europeo, presenta los resultados de su primer ciclo de cultivo: cero plaguicidas de síntesis y un uso eficiente del agua y la energía
El proyecto europeo LIFE-ACCLIMATE (LIFE23-CCA-ES-LIFE-ACCLIMATE), coordinado por la Universidad de Almería, ha alcanzado su ecuador (mes 23 de 47) con un balance sólido: la primera campaña de demostración se ha completado en los tres invernaderos piloto, la infraestructura tecnológica está desplegada y los primeros modelos de inteligencia artificial ya generan predicciones reales. Así se puso de manifiesto en la reciente reunión de seguimiento del proyecto celebrada en las instalaciones de la Universidad de Almería, durante los días 7, 8 y 9 de julio del presente año, coincidiendo también con la visita del supervisor de la Comisión Europea, que pudo conocer de primera mano los avances del proyecto.
Qué persigue el proyecto
LIFE-ACCLIMATE busca implantar y demostrar un modelo de horticultura de invernadero sostenible y eficiente en el uso de recursos, como estrategia de adaptación al cambio climático, apoyándose en tres pilares tecnológicos:
Robótica aérea y terrestre: drones y robots con sensores y cámaras para la captura de datos e imágenes del cultivo.
Modelos de inteligencia artificial que predicen productividad, necesidades de agua/energía/fertilizantes y la aparición de plagas y enfermedades.
Un sistema de ayuda a la toma de decisiones (DSS) que traduce esas predicciones en recomendaciones prácticas para el agricultor sobre clima, fertirriego y control fitosanitario.
El proyecto cuenta con un presupuesto total de 4.468.539 €, cofinanciado en un 60 % por la Comisión Europea, y se desarrolla a lo largo de 47 meses en tres invernaderos piloto de tomate, pimiento y pepino/lechuga, gestionados por Fundación Grupo Cajamar y la Universidad de Almería en la provincia de Almería, y Garaia en Bizkaia.
La primera campaña de demostración se ha completado y los primeros modelos de inteligencia artificial ya generan predicciones reales
Primera campaña de demostración: completada
El hito más destacado de este periodo es que la primera campaña de demostración se ha finalizado con éxito en los tres pilotos. Los números resumen el volumen de actividad desplegada:
88 misiones robóticas realizadas.
3.668 imágenes hiperespectrales y 730 imágenes térmicas/multiespectrales generadas.
Cerca de 16.000 registros climáticos (temperatura, humedad relativa, radiación y CO₂).
9 sectores independientes segmentados entre los tres invernaderos.
Capacidad tecnológica desplegada: 4 robots (2 terrestres y 2 drones), 5 cámaras (3 hiperespectrales, 1 térmica y 1 multiespectral), sensores de humedad, temperatura, radiación y concentración de CO2 en cada robot terrestre, 3 modelos de IA en desarrollo y estrategias de manejo integrado de plagas (IPM/IDM) ya aplicadas en campo.
Estos resultados constituyen la base de datos y la infraestructura operativa necesarias para iniciar la segunda campaña con los modelos ya en ejecución, el DSS desplegado y un seguimiento activo de los indicadores clave (KPIs).
Resultados concretos en el piloto de Fundación Grupo Cajamar
Los resultados obtenidos en este piloto durante la primera campaña ya ofrecen evidencia empírica tangible del funcionamiento de la solución:
Producción: 11,1 kg/m² comercial y 2,3 kg/m² de destrío (13,5 kg/m² en total), con mapas de producción por celda y segmento.
Agua: riego acumulado de aproximadamente 340 L/m², muy ajustado a la evapotranspiración estimada del cultivo, lo que indica un uso eficiente guiado por datos.
Energía: consumo eléctrico acumulado de unos 790 Wh/m², desglosado por sistema (climatización norte/sur, nebulización y riego).
Sanidad vegetal: manejo fitosanitario basado al 100 % en bioproductos y fauna auxiliar (Bacillus subtilis y thuringiensis, Metarhizium, spinosad, azadiractina, entre otros), sin ningún plaguicida químico de síntesis — es decir, el objetivo de reducción del 100 % en plaguicidas de síntesis (KPI4 = 0) ya se cumple.
Por otro lado, los datos de clima registrados por el robot terrestre han permitido generar mapas de temperatura por celdas, revelando la heterogeneidad térmica dentro del invernadero y sentando las bases para afinar el control climático segmento a segmento.
Cómo funciona la tecnología
Cada invernadero ha diseñado rutas propias para sus robots terrestres y aéreos, adaptadas a su geometría (pasillos alternos o continuos, distancias entre puntos de 1,25 a 2,2 metros). Dependiendo del tipo de misión se capturan datos climáticos y/o algún tipo de imagen: hiperespectral (estado del cultivo), térmica (estrés hídrico) y multiespectral.
Esos datos alimentan tres modelos de IA:
Un modelo de detección de plagas y enfermedades, que procesa las imágenes hiperespectrales dividiéndolas en pequeños mosaicos, los clasifica mediante una red neuronal (CNN 3D) entrenada para distinguir tejido sano de tejido afectado (por ejemplo, por la plaga Tuta), y traduce el resultado en un índice de severidad de 0 a 5 por zona del invernadero. En las pruebas realizadas, el modelo alcanza una precisión de alrededor del 97% en la detección de plantas sanas y del 95 % en plantas enfermas.
Un modelo de predicción de productividad, que combina imágenes, datos climáticos y de manejo del cultivo mediante distintos algoritmos (XGBoost, Random Forest, redes neuronales, Echo State Networks) para generar previsiones de cosecha por segmento y semana, con intervalos de confianza.
Un modelo de clima y uso de recursos, que estima las necesidades de agua, energía y fertilizantes en cada segmento del invernadero, y que combina un modelo de inteligencia artificial para la estimación de la ventilación y modelos mecanísticos para otros sistemas de control.
Todas estas predicciones y recomendaciones se visualizan en el DSS, la plataforma central donde el agricultor planifica misiones, consulta resultados y recibe recomendaciones de ajuste de clima, fertirriego y control de plagas, además de poder introducir manualmente sus propios datos de campaña (producción, consumos, tratamientos aplicados) para poder comparar el valor real, con el objetivo y la predicción.
Adaptaciones técnicas en marcha
Para que el control climático y de fertirriego pueda actuar de forma independiente por sectores, en lugar de tratar el invernadero como una única unidad, el proyecto está llevando a cabo adaptaciones de hardware y software en ventilación natural, calefacción, pantallas móviles, nebulización, recirculación del aire, fertirrigación y monitorización, cuya implementación se completará entre el cierre de la primera campaña y el inicio de la segunda.
Formación de agricultores
En paralelo, se ha diseñado un plan de capacitación para que 15 productores (5 por piloto) aprendan a usar el DSS con confianza durante la segunda campaña, estructurado en tres sesiones: introducción y configuración, misiones y predicciones, y recomendaciones/seguimiento de KPIs. El objetivo es lograr un uso progresivo de la herramienta en la segunda campaña, y una autonomía plena en la tercera.
Comunicación y visibilidad
El proyecto también ha avanzado en difusión: LinkedIn se ha consolidado como canal prioritario, contando con 243 seguidores, habiendo realizado ya 97 publicaciones, y obteniendo un total de 40.631 impresiones.
La página web del proyecto también está funcionando por encima de las perspectivas iniciales, contando con 255 usuarios activos, 848 visitas totales, 36 noticias publicadas (18 en inglés, y 18 en español), y habiendo publicado ya 3 boletines informativos, con periodicidad semestral.
Los socios han participado ya en 8 ferias agrícolas para dar a conocer el proyecto: Infoagro Exhibition 2025 (Almería), Fruit Attraction 2025 (Madrid), Expo AgriTech 2025 (Málaga), Noche de los Investigadores 2025 (Almería), Datagri 2025 (Murcia), Agricluster Innovation Summit 2026 (Zaragoza), XVI Congreso Internacional de Agricultura Ecológica (Pamplona), Foro de Transición Verde (Sofía-Bulgaria).
También son importantes las visitas recibidas en los invernaderos piloto; solo en el invernadero de Fundación Grupo Cajamar, ubicado en la Estación Experimental ‘Las Palmerillas’, se han recibido a un total de 869 asistentes, repartidos en 40 visitas. De estas, destaca la recibida en marzo del presente año, por parte de S.M. la Reina Doña Letizia, que pudo conocer los avances del proyecto.
Próximos pasos
Con la primera campaña cerrada, el proyecto entra en una fase que el propio equipo describe como crítica: la segunda campaña de producción, que arrancará a mediados de julio de 2026 en Garaia y en agosto en Fundación Grupo Cajamar y la Universidad de Almería. Sus objetivos son:
Ejecutar la solución completa con la infraestructura ya desplegada.
Desplegar los modelos de IA en paralelo mientras continúan entrenándose.
Aplicar en campo las estrategias IPM/IDM de forma sistemática.
Activar el DSS con predicciones, recomendaciones y seguimiento de KPIs en tiempo real.
Empezar a alimentar con datos reales el marco de evaluación socioeconómica, ambiental y técnica (indicadores como coste-efectividad, retorno de inversión estimado del 30% o nivel de compromiso de los agricultores), cuya cuantificación completa se reserva para cuando existan suficientes datos de campaña.
En definitiva, LIFE-ACCLIMATE ha pasado de la fase de despliegue tecnológico a la de generación de evidencia real: los robots, los modelos de IA y el DSS ya funcionan de forma integrada en los tres invernaderos piloto, y la segunda campaña será la que confirme si esa integración se traduce en mejoras consistentes de rendimiento, ahorro de recursos y reducción de plaguicidas frente a los objetivos de referencia del proyecto.
