La iniciativa liderada por Thinkagro-UTalca contará con $250 millones del Gobierno Regional y analizará hasta seis décadas de registros para anticipar heladas, olas de calor y precipitaciones extremas que afectan a la agricultura.
Anticipar fenómenos climáticos extremos y entregar información útil para la toma de decisiones agrícolas es el objetivo de un nuevo proyecto que desarrollará un sistema de alerta temprana basado en inteligencia artificial y aprendizaje automático en la Región del Maule.
La iniciativa es liderada por el Centro de Extensionismo Thinkagro, perteneciente a la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Talca, y tendrá una duración de 36 meses.
El proyecto contará con $250 millones provenientes del Fondo para la Productividad y el Desarrollo (FRPD) del Gobierno Regional del Maule, recursos destinados a fortalecer las capacidades de la región para anticipar y enfrentar fenómenos climáticos con impacto directo en la producción agrícola.
El sistema tendrá inicialmente como foco tres tipos de eventos: heladas, olas de calor y precipitaciones extremas.
Una metabase climática para la Región del Maule
Uno de los principales componentes de la iniciativa será la construcción de una metabase climática regional, que permitirá integrar registros históricos con información proveniente de distintas fuentes.
La infraestructura estará diseñada para almacenar, procesar, analizar y actualizar los datos de manera continua, generando una base que posteriormente será utilizada para desarrollar modelos predictivos.
El objetivo es que la información climática no solo permita conocer el comportamiento histórico de determinadas variables, sino también identificar patrones que puedan contribuir a anticipar eventos extremos.
El gobernador regional del Maule, Pedro Álvarez-Salamanca, señaló que el proyecto surge en un contexto de creciente variabilidad climática.
“Fenómenos como heladas, altas temperaturas, olas de calor y precipitaciones intensas pueden incidir en la producción, la planificación de las labores agrícolas y la capacidad de respuesta de productores y empresas”, afirmó.
Analizarán entre 50 y 60 años de información
El director de Thinkagro-UTalca, José Antonio Reyes, explicó que uno de los primeros desafíos será analizar varias décadas de información climática para identificar cómo han evolucionado las condiciones en distintos territorios.
“Vamos a analizar series históricas de 50 a 60 años para entender cómo ha evolucionado el clima en distintas zonas de la región y dónde se están concentrando los cambios y eventos extremos”, detalló.
A partir de estos antecedentes, el equipo buscará desarrollar modelos de inteligencia artificial capaces de anticipar determinados fenómenos y considerar las características particulares de cada zona agrícola.
“A partir de esa base, queremos desarrollar modelos de inteligencia artificial que permitan anticipar heladas, precipitaciones y temperaturas extremas, considerando las particularidades de distintos territorios y contextos agrícolas”, explicó Reyes.
El académico destacó que uno de los principales aportes estará en la integración de información que actualmente puede encontrarse distribuida en distintas fuentes.
“El valor está en integrar y sistematizar la información, aprender de ella y transformarla en conocimiento útil para que productores, empresas e instituciones puedan tomar mejores decisiones”, agregó.
Proyecto busca fortalecer decisiones agrícolas
La información generada por el sistema apunta a mejorar la capacidad de anticipación frente a fenómenos que pueden afectar los cultivos y la planificación de las actividades agrícolas.
De esta manera, el proyecto busca que productores, empresas e instituciones regionales dispongan de herramientas que permitan adoptar medidas preventivas frente a condiciones climáticas adversas.
La iniciativa contempla además la participación de distintas instituciones vinculadas al sector agrícola y productivo del Maule.
Entre las entidades asociadas se encuentran la Secretaría Regional Ministerial de Agricultura del Maule, la Junta de Vigilancia del Río Maule, la Asociación Gremial AgroTech Chile, Codesser y la Fundación Innova.
Durante sus 36 meses de ejecución, el proyecto deberá avanzar desde la recopilación y sistematización de los registros climáticos hacia el desarrollo y evaluación de modelos predictivos basados en inteligencia artificial y aprendizaje automático.
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